tensorflow::ops::MatrixBandPart

Скопируйте тензор, установив все значения за пределами центральной полосы в каждой внутренней матрице равными нулю.

Краткое содержание

band составляющая вычисляется следующим образом: предположим, что input имеют k измерений [I, J, K, ..., M, N] , тогда выходные данные представляют собой тензор той же формы, где

band[i, j, k, ..., m, n] = in_band(m, n) * input[i, j, k, ..., m, n] .

индикаторная функция

in_band(m, n) = (num_lower < 0 || (mn) <= num_lower)) && (num_upper < 0 || (nm) <= num_upper) .

Например:

# if 'input' is [[ 0,  1,  2, 3]
                 [-1,  0,  1, 2]
                 [-2, -1,  0, 1]
                 [-3, -2, -1, 0]],

tf.matrix_band_part(input, 1, -1) ==> [[ 0,  1,  2, 3]
                                       [-1,  0,  1, 2]
                                       [ 0, -1,  0, 1]
                                       [ 0,  0, -1, 0]],

tf.matrix_band_part(input, 2, 1) ==> [[ 0,  1,  0, 0]
                                      [-1,  0,  1, 0]
                                      [-2, -1,  0, 1]
                                      [ 0, -2, -1, 0]]

Полезные частные случаи:

 tf.matrix_band_part(input, 0, -1) ==> Upper triangular part.
 tf.matrix_band_part(input, -1, 0) ==> Lower triangular part.
 tf.matrix_band_part(input, 0, 0) ==> Diagonal.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• Входные данные: тензор ранга k .
• num_lower: 0-мерный тензор. Количество сохраняемых поддиагоналей. Если отрицательное значение, сохраняется весь нижний треугольник.
• num_upper: 0-мерный тензор. Количество сохраняемых супердиагоналей. Если отрицательное значение, сохраняется весь верхний треугольник.

Возвращает:

• Output : тензор ранга k той же формы, что и входные данные. Извлеченный ленточный тензор.

Общедоступные атрибуты

::tensorflow::Output band

Operation operation

 MatrixBandPart(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input num_lower,
  ::tensorflow::Input num_upper
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const