MatrixDiagPartV3

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]]]