tensorflow:: ops:: MatrixSetDiagV3
#include <array_ops.h>تُرجع هذه الدالة مصفوفة موتر مجمعة بقيم قطرية مجمعة جديدة.
ملخص
عند إدخال input والمصفوفة diagonal ، تُعيد هذه العملية موترًا بنفس الشكل والقيم input ، باستثناء الأقطار المحددة للمصفوفات الداخلية. سيتم استبدال هذه الأقطار بالقيم الموجودة في diagonal .
input أبعاد r+1 [I, J, ..., L, M, N] . عندما يكون k عددًا قياسيًا أو k[0] == k[1] ، يكون diagonal أبعاد r [I, J, ..., L, max_diag_len] . وإلا، يكون له أبعاد r+1 [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] . يمثل num_diags عدد الأقطار، ويُحسب كالتالي: num_diags = k[1] - k[0] + 1 max_diag_len فهو أطول قطر في النطاق [k[0], k[1]] ، ويُحسب كالتالي: max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0))
الناتج عبارة عن موتر من الرتبة k+1 بأبعاد [I, J, ..., L, M, N] . إذا كان k عددًا قياسيًا أو k[0] == k[1] :
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, n-max(k[1], 0)] ; if n - m == k[1]
input[i, j, ..., l, m, n] ; otherwiseخلاف ذلك،
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
input[i, j, ..., l, m, n] ; otherwised = n - m ، diag_index = k[1] - d ، و index_in_diag = n - max(d, 0) + offset . تكون offset صفرًا إلا عندما يكون محاذاة القطر إلى اليمين.
offset = max_diag_len - diag_len(d) ; if (`align` in {RIGHT_LEFT, RIGHT_RIGHT} and `d >= 0`) or (`align` in {LEFT_RIGHT, RIGHT_RIGHT} and `d <= 0`) 0 ; otherwise
diag_len(d) = min(cols - max(d, 0), rows + min(d, 0)) .على سبيل المثال:
# The main diagonal. input = np.array([[[7, 7, 7, 7], # Input shape: (2, 3, 4) [7, 7, 7, 7], [7, 7, 7, 7]], [[7, 7, 7, 7], [7, 7, 7, 7], [7, 7, 7, 7]]]) diagonal = np.array([[1, 2, 3], # Diagonal shape: (2, 3) [4, 5, 6]]) tf.matrix_set_diag(input, diagonal) ==> [[[1, 7, 7, 7], # Output shape: (2, 3, 4) [7, 2, 7, 7], [7, 7, 3, 7]], [[4, 7, 7, 7], [7, 5, 7, 7], [7, 7, 6, 7]]]
# A superdiagonal (per batch). tf.matrix_set_diag(input, diagonal, k = 1) ==> [[[7, 1, 7, 7], # Output shape: (2, 3, 4) [7, 7, 2, 7], [7, 7, 7, 3]], [[7, 4, 7, 7], [7, 7, 5, 7], [7, 7, 7, 6]]]
# A band of diagonals.
diagonals = np.array([[[0, 9, 1], # Diagonal shape: (2, 4, 3)
[6, 5, 8],
[1, 2, 3],
[4, 5, 0]],
[[0, 1, 2],
[5, 6, 4],
[6, 1, 2],
[3, 4, 0]]])
tf.matrix_set_diag(input, diagonals, k = (-1, 2))
==> [[[1, 6, 9, 7], # Output shape: (2, 3, 4)
[4, 2, 5, 1],
[7, 5, 3, 8]],
[[6, 5, 1, 7],
[3, 1, 6, 2],
[7, 4, 2, 4]]]# LEFT_RIGHT alignment.
diagonals = np.array([[[9, 1, 0], # Diagonal shape: (2, 4, 3)
[6, 5, 8],
[1, 2, 3],
[0, 4, 5]],
[[1, 2, 0],
[5, 6, 4],
[6, 1, 2],
[0, 3, 4]]])
tf.matrix_set_diag(input, diagonals, k = (-1, 2), align="LEFT_RIGHT")
==> [[[1, 6, 9, 7], # Output shape: (2, 3, 4)
[4, 2, 5, 1],
[7, 5, 3, 8]],
[[6, 5, 1, 7],
[3, 1, 6, 2],
[7, 4, 2, 4]]]Arguments:
- scope: A Scope object
- input: Rank
r+1, wherer >= 1. - diagonal: Rank
rwhenkis an integer ork[0] == k[1]. Otherwise, it has rankr+1.k >= 1. - k: Diagonal offset(s). Positive value means superdiagonal, 0 refers to the main diagonal, and negative value means subdiagonals.
kcan be a single integer (for a single diagonal) or a pair of integers specifying the low and high ends of a matrix band.k[0]must not be larger thank[1].
Optional attributes (see Attrs):
- align: Some diagonals are shorter than
max_diag_lenand need to be padded.alignis a string specifying how superdiagonals and subdiagonals should be aligned, respectively. There are four possible alignments: "RIGHT_LEFT" (default), "LEFT_RIGHT", "LEFT_LEFT", and "RIGHT_RIGHT". "RIGHT_LEFT" aligns superdiagonals to the right (left-pads the row) and subdiagonals to the left (right-pads the row). It is the packing format LAPACK uses. cuSPARSE uses "LEFT_RIGHT", which is the opposite alignment.
Returns:
Output: Rankr+1, withoutput.shape = input.shape.
Constructors and Destructors |
|
|---|---|
MatrixSetDiagV3(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input diagonal, ::tensorflow::Input k)
|
|
MatrixSetDiagV3(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input diagonal, ::tensorflow::Input k, const MatrixSetDiagV3::Attrs & attrs)
|
Public attributes |
|
|---|---|
operation
|
|
output
|
|
Public functions |
|
|---|---|
node() const
|
::tensorflow::Node *
|
operator::tensorflow::Input() const
|
|
operator::tensorflow::Output() const
|
|
Public static functions |
|
|---|---|
Align(StringPiece x)
|
|
Structs |
|
|---|---|
|
tensorflow:: |
Optional attribute setters for MatrixSetDiagV3. |
Public attributes
operation
Operation operation
المخرجات
::tensorflow::Output output
الوظائف العامة
MatrixSetDiagV3
MatrixSetDiagV3( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input diagonal, ::tensorflow::Input k )
MatrixSetDiagV3
MatrixSetDiagV3( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input diagonal, ::tensorflow::Input k, const MatrixSetDiagV3::Attrs & attrs )
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Output
operator::tensorflow::Output() const
الدوال الثابتة العامة
محاذاة
Attrs Align( StringPiece x )
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2026-11-05 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)