バッチテンソルのバッチ対角部分を返します。
バッチ処理された `input`の対角線が` k [0] `番目から` k [1] `番目のテンソルを返します。
`input`が` r`次元 `[I、J、...、L、M、N]`を持っていると仮定します。 `max_diag_len`を抽出するすべての対角線の最大長とし、` max_diag_len = min(M + min(k [1]、0)、N + min(-k [0]、0)) `` num_diags`とします。抽出する対角線の数、 `num_diags = k [1] --k [0] + 1`。
`num_diags == 1`の場合、出力テンソルはランク` r --1`で、形状は `[I、J、...、L、max_diag_len]`で、値は次のとおりです。 ]、0) `、` x = max(k [1]、0) `。
それ以外の場合、出力テンソルのランクは `r`で、次元は` [I、J、...、L、num_diags、max_diag_len] `で、値は
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.
です。ここで` d = k [1] --m`、 `y = max( -d、0)-offset`、および `x = max(d、0)-offset`。対角線の配置が右にある場合を除いて、 `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
}
ここで、 `diag_len(d)= min(cols --max(d、0)、rows + min(d、0))`。入力は少なくとも行列でなければなりません。
例:
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.Options | MatrixDiagPartV3 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。 |
static <T> MatrixDiagPartV3 <T> | |
出力<T> | 対角() 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 (String align)
パラメーター
整列 | 一部の対角線は `max_diag_len`よりも短く、パディングする必要があります。 `align`は、スーパーダイアゴナルとサブダイアゴナルをそれぞれどのように整列させるかを指定する文字列です。可能な配置には、「RIGHT_LEFT」(デフォルト)、「LEFT_RIGHT」、「LEFT_LEFT」、および「RIGHT_RIGHT」の4つがあります。 「RIGHT_LEFT」は、スーパーダイアゴナルを右に揃え(行を左にパディング)、サブダイアゴナルを左に揃えます(行を右にパディングします)。 LAPACKが使用するパッキングフォーマットです。 cuSPARSEは、反対の配置である「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操作への入力は、別のTensorFlow操作の出力です。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 (スコープスコープ、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操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。
パラメーター
範囲 | 現在のスコープ |
---|---|
入力 | `r> = 2`である` r`テンソルをランク付けします。 |
k | 対角オフセット。正の値は超対角を意味し、0は主対角を示し、負の値は副対角を意味します。 `k`は、単一の整数(単一の対角線の場合)または行列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]`より大きくてはいけません。 |
paddingValue | 指定された対角帯の外側の領域を塗りつぶす値。デフォルトは0です。 |
オプション | オプションの属性値を運ぶ |
戻り値
- MatrixDiagPartV3の新しいインスタンス