バッチ化されたテンソルのバッチ化された対角部分を返します。
バッチ化された `input` の `k[0]` 番目から `k[1]` 番目の対角を持つテンソルを返します。
「input」が「r」次元「[I, J, ..., L, M, N]」を持つと仮定します。抽出するすべての対角線の最大長を `max_diag_len` とし、 `max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0))` とし、 `num_diags` とします。抽出する対角線の数、`num_diags = k[1] - k[0] + 1` になります。
`num_diags == 1` の場合、出力テンソルはランク `r - 1` で、形状 `[I, J, ..., L, max_diag_len]` と値:
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.
それ以外の場合、出力テンソルはランク `r` を持ち、次元 `[I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len]` の値を持ちます。
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.
対角線の位置が右にある場合を除き、「offset」はゼロです。
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
}
入力は少なくとも行列である必要があります。
例えば:
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 band from each batch.
tf.matrix_diag_part(input, k = (-1, 2))
==> [[[0, 3, 8], # Output shape: (2, 4, 3)
[2, 7, 6],
[1, 6, 7],
[5, 8, 0]],
[[0, 3, 4],
[4, 3, 8],
[5, 2, 7],
[1, 6, 0]]]
# LEFT_RIGHT alignment.
tf.matrix_diag_part(input, k = (-1, 2), align="LEFT_RIGHT")
==> [[[3, 8, 0], # Output shape: (2, 4, 3)
[2, 7, 6],
[1, 6, 7],
[0, 5, 8]],
[[3, 4, 0],
[4, 3, 8],
[5, 2, 7],
[0, 1, 6]]]
# max_diag_len can be shorter than the main diagonal.
tf.matrix_diag_part(input, k = (-2, -1))
==> [[[5, 8],
[9, 0]],
[[1, 6],
[5, 0]]]
# padding_value = 9
tf.matrix_diag_part(input, k = (1, 3), padding_value = 9)
==> [[[9, 9, 4], # Output shape: (2, 3, 3)
[9, 3, 8],
[2, 7, 6]],
[[9, 9, 2],
[9, 3, 4],
[4, 3, 8]]]
ネストされたクラス
クラス | MatrixDiagPartV3.オプション | MatrixDiagPartV3 のオプションの属性 |
パブリックメソッド
静的MatrixDiagPartV3.Options | align (文字列の整列) |
出力<T> | asOutput () テンソルのシンボリック ハンドルを返します。 |
静的 <T> MatrixDiagPartV3 <T> | |
出力<T> | 対角線() 抽出された対角線。 |
継承されたメソッド
パブリックメソッド
public static MatrixDiagPartV3.Options align (文字列整列)
パラメータ
整列する | 一部の対角線は「max_diag_len」より短いため、パディングする必要があります。 `align` は、上対角と下対角をそれぞれどのように配置するかを指定する文字列です。可能な配置は、「RIGHT_LEFT」 (デフォルト)、「LEFT_RIGHT」、「LEFT_LEFT」、「RIGHT_RIGHT」の 4 つです。 「RIGHT_LEFT」は、上対角を右に配置し (行を左に埋めます)、下対角を左に配置します (行を右に埋めます)。 LAPACK が使用するパッキング形式です。 cuSPARSE は、逆の配置である「LEFT_RIGHT」を使用します。 |
---|
public Output <T> asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。
public static MatrixDiagPartV3 <T> create (スコープscope、オペランド<T>入力、オペランド<整数>k、オペランド<T>paddingValue、オプション...オプション)
新しい MatrixDiagPartV3 オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメータ
範囲 | 現在のスコープ |
---|---|
入力 | `r >= 2` の場合、`r` テンソルをランク付けします。 |
k | 対角オフセット。正の値は上対角を意味し、0 は主対角を意味し、負の値は下対角を意味します。 「k」は、単一の整数 (単一の対角線の場合)、またはマトリックス バンドの下限と上限を指定する整数のペアにすることができます。 `k[0]` は `k[1]` より大きくてはなりません。 |
パディング値 | 指定された対角バンドの外側の領域を埋める値。デフォルトは 0 です。 |
オプション | オプションの属性値を持ちます |
返品
- MatrixDiagPartV3 の新しいインスタンス