Zwraca wsadową część diagonalną wsadowego tensora.
Zwraca tensor z przekątnymi od „k[0]” do „k[1]” zbiorczego „wejściowego”.
Załóżmy, że „wejście” ma „r” wymiary „[I, J, ..., L, M, N]”. Niech `max_diag_len` będzie maksymalną długością spośród wszystkich wyodrębnionych przekątnych, `max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0))` Niech `num_diags` będzie liczbą przekątnych do wyodrębnienia, `num_diags = k[1] - k[0] + 1`.
Jeśli `num_diags == 1`, tensor wyjściowy ma rangę `r - 1` i ma kształt `[I, J, ..., L, max_diag_len]` i wartości:
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.
gdzie `y = max(-k[1], 0)`, `x = max(k[1], 0)`.W przeciwnym razie tensor wyjściowy ma rangę `r` i wymiary `[I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len]` o wartościach:
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.
gdzie `d = k[1] - m`, `y = max(-d, 0)` i `x = max(d, 0)`.Dane wejściowe muszą być co najmniej macierzą.
Na przykład:
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]]]
Metody publiczne
Wyjście <T> | jako wyjście () Zwraca symboliczny uchwyt tensora. |
statyczny <T> MatrixDiagPartV2 <T> | |
Wyjście <T> | przekątna () Wyodrębniona przekątna(-y). |
Metody dziedziczone
Metody publiczne
publiczne wyjście <T> asOutput ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.
public static MatrixDiagPartV2 <T> utwórz (zakres zakresu , argument wejściowy <T>, argument <liczba całkowita> k, argument <T> wartość dopełnienia)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację MatrixDiagPartV2.
Parametry
zakres | aktualny zakres |
---|---|
wejście | Ustaw tensor `r`, gdzie `r >= 2`. |
k | Przesunięcie ukośne. Wartość dodatnia oznacza nadprzekątną, 0 odnosi się do głównej przekątnej, a wartość ujemna oznacza podprzekątną. `k` może być pojedynczą liczbą całkowitą (dla pojedynczej przekątnej) lub parą liczb całkowitych określających dolny i górny koniec pasma macierzy. `k[0]` nie może być większe niż `k[1]`. |
wartość dopełnienia | Wartość, którą należy wypełnić obszar poza określonym pasmem ukośnym. Wartość domyślna to 0. |
Powroty
- nowa instancja MatrixDiagPartV2