tensorflow:: ops:: MatrixDiagV2
#include <array_ops.h>Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values.
Resumo
Retorna um tensor com o conteúdo da diagonal como as diagonais de k[0] a k[1] de uma matriz, com todo o restante preenchido com padding . num_rows e num_cols especificam a dimensão da matriz mais interna da saída. Se ambos não forem especificados, a operação assume que a matriz mais interna é quadrada e infere seu tamanho a partir de k e da dimensão mais interna da diagonal . Se apenas um deles for especificado, a operação assume que o valor não especificado é o menor possível com base em outros critérios.
Seja diagonal com dimensões r [I, J, ..., L, M, N] . O tensor de saída tem posto r+1 com formato [I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols] quando apenas uma diagonal é fornecida ( k é um inteiro ou k[0] == k[1] ). Caso contrário, ele tem posto r com formato [I, J, ..., L, num_rows, num_cols] .
The second innermost dimension of diagonal has double meaning. When k is scalar or k[0] == k[1] , M is part of the batch size [I, J, ..., M], and the output tensor is:
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, n-max(d_upper, 0)] ; if n - m == d_upper
padding_value ; otherwise Otherwise, M is treated as the number of diagonals for the matrix in the same batch ( M = k[1]-k[0]+1 ), and the output tensor is:
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
padding_value ; otherwised = n - m , diag_index = k[1] - d , e index_in_diag = n - max(d, 0) .Por exemplo:
# The main diagonal. diagonal = np.array([[1, 2, 3, 4], # Input shape: (2, 4) [5, 6, 7, 8]]) tf.matrix_diag(diagonal) ==> [[[1, 0, 0, 0], # Output shape: (2, 4, 4) [0, 2, 0, 0], [0, 0, 3, 0], [0, 0, 0, 4]], [[5, 0, 0, 0], [0, 6, 0, 0], [0, 0, 7, 0], [0, 0, 0, 8]]]
# A superdiagonal (per batch). diagonal = np.array([[1, 2, 3], # Input shape: (2, 3) [4, 5, 6]]) tf.matrix_diag(diagonal, k = 1) ==> [[[0, 1, 0, 0], # Output shape: (2, 4, 4) [0, 0, 2, 0], [0, 0, 0, 3], [0, 0, 0, 0]], [[0, 4, 0, 0], [0, 0, 5, 0], [0, 0, 0, 6], [0, 0, 0, 0]]]
# A band of diagonals. diagonals = np.array([[[1, 2, 3], # Input shape: (2, 2, 3) [4, 5, 0]], [[6, 7, 9], [9, 1, 0]]]) tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 0)) ==> [[[1, 0, 0], # Output shape: (2, 3, 3) [4, 2, 0], [0, 5, 3]], [[6, 0, 0], [9, 7, 0], [0, 1, 9]]]
# Rectangular matrix. diagonal = np.array([1, 2]) # Input shape: (2) tf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, num_cols = 4) ==> [[0, 0, 0, 0], # Output shape: (3, 4) [1, 0, 0, 0], [0, 2, 0, 0]]
# Rectangular matrix with inferred num_cols and padding_value = 9. tf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, padding_value = 9) ==> [[9, 9], # Output shape: (3, 2) [1, 9], [9, 2]]
Argumentos:
- escopo: Um objeto de escopo
- diagonal: Posto
r, onder >= 1 - k: Deslocamento diagonal. Um valor positivo significa superdiagonal, 0 refere-se à diagonal principal e um valor negativo significa subdiagonais.
kpode ser um único inteiro (para uma única diagonal) ou um par de inteiros especificando as extremidades inferior e superior de uma banda da matriz.k[0]não deve ser maior quek[1]. - num_rows: O número de linhas da matriz de saída. Se não for fornecido, o operador assume que a matriz de saída é uma matriz quadrada e infere o tamanho da matriz a partir de k e da dimensão mais interna da
diagonal. - num_cols: O número de colunas da matriz de saída. Se não for fornecido, o operador assume que a matriz de saída é uma matriz quadrada e infere o tamanho da matriz a partir de k e da dimensão mais interna da
diagonal. - padding_value: O número que preencherá a área externa à faixa diagonal especificada. O padrão é 0.
Devoluções:
-
Output: Tem classificaçãor+1quandoké um inteiro ouk[0] == k[1], classificaçãorcaso contrário.
Construtores e Destrutores | |
|---|---|
MatrixDiagV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input diagonal, :: tensorflow::Input k, :: tensorflow::Input num_rows, :: tensorflow::Input num_cols, :: tensorflow::Input padding_value) |
Atributos públicos | |
|---|---|
operation | |
output | |
Funções públicas | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
Atributos públicos
operação
Operation operation
saída
::tensorflow::Output output
Funções públicas
MatrixDiagV2
MatrixDiagV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input diagonal, ::tensorflow::Input k, ::tensorflow::Input num_rows, ::tensorflow::Input num_cols, ::tensorflow::Input padding_value )
nó
::tensorflow::Node * node() const
operador::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operador::tensorflow::Saída
operator::tensorflow::Output() const