Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados.
Devuelve un tensor con el contenido en `diagonal` como `k[0]`-ésima a `k[1]`-ésima diagonal de una matriz, con todo lo demás rellenado con `padding`. `num_rows` y `num_cols` especifican la dimensión de la matriz más interna de la salida. Si no se especifican ambos, la operación supone que la matriz más interna es cuadrada e infiere su tamaño a partir de "k" y la dimensión más interna de "diagonal". Si solo se especifica uno de ellos, la operación asume que el valor no especificado es el más pequeño posible según otros criterios.
Sea `diagonal` tener dimensiones `r` `[I, J, ..., L, M, N]`. El tensor de salida tiene rango `r+1` con forma `[I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols]` cuando solo se proporciona una diagonal (`k` es un número entero o `k[0] ==k[1]`). De lo contrario, tiene rango `r` con forma `[I, J, ..., L, num_rows, num_cols]`.
La segunda dimensión más interna de "diagonal" tiene un doble significado. Cuando `k` es escalar o `k[0] == k[1]`, `M` es parte del tamaño del lote [I, J, ..., M] y el tensor de salida es:
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, n-max(d_upper, 0)] ; if n - m == d_upper
padding_value ; otherwise
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
padding_value ; otherwise
El "desplazamiento" es cero, excepto cuando la alineación de la diagonal es hacia la derecha.
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
Por ejemplo:
# The main diagonal.
diagonal = np.array([[1, 2, 3, 4], # Input shape: (2, 4)
[5, 6, 7, 8]])
tf.matrix_diag(diagonal) ==> [[[1, 0, 0, 0], # Output shape: (2, 4, 4)
[0, 2, 0, 0],
[0, 0, 3, 0],
[0, 0, 0, 4]],
[[5, 0, 0, 0],
[0, 6, 0, 0],
[0, 0, 7, 0],
[0, 0, 0, 8]]]
# A superdiagonal (per batch).
diagonal = np.array([[1, 2, 3], # Input shape: (2, 3)
[4, 5, 6]])
tf.matrix_diag(diagonal, k = 1)
==> [[[0, 1, 0, 0], # Output shape: (2, 4, 4)
[0, 0, 2, 0],
[0, 0, 0, 3],
[0, 0, 0, 0]],
[[0, 4, 0, 0],
[0, 0, 5, 0],
[0, 0, 0, 6],
[0, 0, 0, 0]]]
# A tridiagonal band (per batch).
diagonals = np.array([[[0, 8, 9], # Input shape: (2, 2, 3)
[1, 2, 3],
[4, 5, 0]],
[[0, 2, 3],
[6, 7, 9],
[9, 1, 0]]])
tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 1))
==> [[[1, 8, 0], # Output shape: (2, 3, 3)
[4, 2, 9],
[0, 5, 3]],
[[6, 2, 0],
[9, 7, 3],
[0, 1, 9]]]
# LEFT_RIGHT alignment.
diagonals = np.array([[[8, 9, 0], # Input shape: (2, 2, 3)
[1, 2, 3],
[0, 4, 5]],
[[2, 3, 0],
[6, 7, 9],
[0, 9, 1]]])
tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 1), align="LEFT_RIGHT")
==> [[[1, 8, 0], # Output shape: (2, 3, 3)
[4, 2, 9],
[0, 5, 3]],
[[6, 2, 0],
[9, 7, 3],
[0, 1, 9]]]
# Rectangular matrix.
diagonal = np.array([1, 2]) # Input shape: (2)
tf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, num_cols = 4)
==> [[0, 0, 0, 0], # Output shape: (3, 4)
[1, 0, 0, 0],
[0, 2, 0, 0]]
# Rectangular matrix with inferred num_cols and padding_value = 9.
tf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, padding_value = 9)
==> [[9, 9], # Output shape: (3, 2)
[1, 9],
[9, 2]]
Clases anidadas
| clase | MatrixDiagV3.Opciones | Atributos opcionales para MatrixDiagV3 | |
Métodos públicos
| Estático MatrixDiagV3.Options | alinear (alinear cadenas) |
| Salida <T> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
| estático <T> MatrixDiagV3 <T> | |
| Salida <T> | producción () Tiene rango `r+1` cuando `k` es un número entero o `k[0] == k[1]`, rango `r` en caso contrario. |
Métodos heredados
Métodos públicos
MatrixDiagV3.Options estática pública alineada (alineación de cadenas)
Parámetros
| alinear | Algunas diagonales son más cortas que `max_diag_len` y es necesario rellenarlas. `align` es una cadena que especifica cómo se deben alinear las superdiagonales y subdiagonales, respectivamente. Hay cuatro alineaciones posibles: "RIGHT_LEFT" (predeterminado), "LEFT_RIGHT", "LEFT_LEFT" y "RIGHT_RIGHT". "RIGHT_LEFT" alinea las superdiagonales a la derecha (rellena la fila con la izquierda) y las subdiagonales a la izquierda (rellena la fila con la derecha). Es el formato de embalaje que utiliza LAPACK. cuSPARSE usa "LEFT_RIGHT", que es la alineación opuesta. |
|---|
Salida pública <T> como Salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
public static MatrixDiagV3 <T> create (Ámbito de alcance , Operando <T> diagonal, Operando <Integer> k, Operando <Integer> numRows, Operando <Integer> numCols, Operando <T> paddingValue, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación MatrixDiagV3.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| diagonal | Rango `r`, donde `r >= 1` |
| k | Desplazamientos diagonales. El valor positivo significa superdiagonal, 0 se refiere a la diagonal principal y el valor negativo significa subdiagonales. `k` puede ser un único número entero (para una única diagonal) o un par de números enteros que especifican los extremos inferior y superior de una banda de matriz. `k[0]` no debe ser mayor que `k[1]`. |
| número de filas | El número de filas de la matriz de salida. Si no se proporciona, la operación asume que la matriz de salida es una matriz cuadrada e infiere el tamaño de la matriz a partir de k y la dimensión más interna de "diagonal". |
| numCols | El número de columnas de la matriz de salida. Si no se proporciona, la operación asume que la matriz de salida es una matriz cuadrada e infiere el tamaño de la matriz a partir de k y la dimensión más interna de "diagonal". |
| valor de relleno | El número con el que rellenar el área fuera de la banda diagonal especificada. El valor predeterminado es 0. |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de MatrixDiagV3
Salida pública <T> salida ()
Tiene rango `r+1` cuando `k` es un número entero o `k[0] == k[1]`, rango `r` en caso contrario.