MatrixDiagPartV2

공개 최종 클래스 MatrixDiagPartV2

배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다.

일괄 처리된 `입력`의 `k[0]`번째부터 `k[1]`번째 대각선을 포함하는 텐서를 반환합니다.

`입력`에 `r` 차원 `[I, J, ..., L, M, N]`이 있다고 가정합니다. `max_diag_len`을 추출할 모든 대각선 중 최대 길이로 두고 `max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0))``num_diags` 추출할 대각선의 수, `num_diags = k[1] - k[0] + 1`입니다.

`num_diags == 1`인 경우 출력 텐서는 `[I, J, ..., L, max_diag_len]` 모양과 값:

diagonal[i, j, ..., l, n]
   = input[i, j, ..., l, n+y, n+x] ; if 0 <= n+y < M and 0 <= n+x < N,
     padding_value                 ; otherwise.
 
, 여기서 `y = max(-k) 순위 `r - 1`입니다. [1], 0)`, `x = max(k[1], 0)`.

그렇지 않으면, 출력 텐서는 차원 `[I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len]`과 값

diagonal[i, j, ..., l, m, n]
   = input[i, j, ..., l, n+y, n+x] ; if 0 <= n+y < M and 0 <= n+x < N,
     padding_value                 ; otherwise.
 
갖는 순위 `r`을 갖습니다. 여기서 `d = k[1] - m`, `y = max(-d, 0)` 및 `x = max(d, 0)`.

입력은 최소한 행렬이어야 합니다.

예:

input = np.array([[[1, 2, 3, 4],  # Input shape: (2, 3, 4)
                    [5, 6, 7, 8],
                    [9, 8, 7, 6]],
                   [[5, 4, 3, 2],
                    [1, 2, 3, 4],
                    [5, 6, 7, 8]]])
 
 # A main diagonal from each batch.
 tf.matrix_diag_part(input) ==> [[1, 6, 7],  # Output shape: (2, 3)
                                 [5, 2, 7]]
 
 # A superdiagonal from each batch.
 tf.matrix_diag_part(input, k = 1)
   ==> [[2, 7, 6],  # Output shape: (2, 3)
        [4, 3, 8]]
 
 # A tridiagonal band from each batch.
 tf.matrix_diag_part(input, k = (-1, 1))
   ==> [[[2, 7, 6],  # Output shape: (2, 3, 3)
         [1, 6, 7],
         [5, 8, 0]],
        [[4, 3, 8],
         [5, 2, 7],
         [1, 6, 0]]]
 
 # Padding value = 9
 tf.matrix_diag_part(input, k = (1, 3), padding_value = 9)
   ==> [[[4, 9, 9],  # Output shape: (2, 3, 3)
         [3, 8, 9],
         [2, 7, 6]],
        [[2, 9, 9],
         [3, 4, 9],
         [4, 3, 8]]]
 

공개 방법

출력 <T>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
정적 <T> MatrixDiagPartV2 <T>
생성 ( Scope 범위, Operand <T> 입력, Operand <Integer> k, Operand <T> paddingValue)
새로운 MatrixDiagPartV2 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <T>
대각선 ()
추출된 대각선입니다.

상속된 메서드

공개 방법

공개 출력 <T> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

공개 정적 MatrixDiagPartV2 <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 입력, 피연산자 <Integer> k, 피연산자 <T> paddingValue)

새로운 MatrixDiagPartV2 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
입력 `r >= 2`인 `r` 텐서의 순위를 지정합니다.
케이 대각선 오프셋. 양수 값은 상부 대각선, 0은 주 대각선, 음수 값은 하부 대각선을 의미합니다. 'k'는 단일 정수(단일 대각선의 경우)이거나 매트릭스 밴드의 최저 및 최고 끝을 지정하는 정수 쌍일 수 있습니다. `k[0]`은 `k[1]`보다 클 수 없습니다.
패딩값 지정된 대각선 밴드 외부 영역을 채울 값입니다. 기본값은 0입니다.
보고
  • MatrixDiagPartV2의 새 인스턴스

공개 출력 <T> 대각선 ()

추출된 대각선입니다.