คำเตือน: API นี้เลิกใช้งานแล้วและจะถูกลบออกใน TensorFlow เวอร์ชันในอนาคตหลังจาก การแทนที่ เสถียรแล้ว

MatrixDiagV3

ประชาชน MatrixDiagV3 ชั้นสุดท้าย

ส่งกลับเทนเซอร์แนวทแยงแบบกลุ่มพร้อมค่าเส้นทแยงมุมแบบกลุ่มที่กำหนด

ส่งกลับเทนเซอร์ที่มีเนื้อหาใน `แนวทแยง' เป็น `k[0]`-th ถึง `k[1]`- เส้นทแยงมุมของเมทริกซ์ โดยที่ทุกอย่างอื่นบุด้วย `num_rows` และ `num_cols` ระบุมิติของเมทริกซ์ที่อยู่ด้านในสุดของเอาต์พุต หากไม่ได้ระบุทั้งคู่ op จะถือว่าเมทริกซ์ชั้นในสุดเป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัสและอนุมานขนาดจาก "k" และมิติในสุดของ "แนวทแยง" หากมีการระบุเพียงหนึ่งในนั้น op จะถือว่าค่าที่ไม่ระบุนั้นน้อยที่สุดที่เป็นไปได้ตามเกณฑ์อื่นๆ

ให้ `แนวทแยง' มีมิติ `r` `[I, J, ..., L, M, N]` เทนเซอร์เอาต์พุตมีอันดับ `r+1` ที่มีรูปร่าง `[I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols]` เมื่อให้เส้นทแยงมุมเพียงเส้นเดียว (`k` เป็นจำนวนเต็มหรือ `k[0] == k[1]`). มิฉะนั้น จะมีอันดับ `r' ที่มีรูปร่าง `[I, J, ..., L, num_rows, num_cols]`

มิติในสุดที่สองของ "แนวทแยง" มีความหมายสองเท่า เมื่อ `k` เป็นสเกลาหรือ` k [0] == k [1] `` M` เป็นส่วนหนึ่งของชุดขนาด [I, J, ... , M] และเมตริกซ์ผลลัพธ์คือ:

output[i, j, ..., l, m, n]
   = diagonal[i, j, ..., l, n-max(d_upper, 0)] ; if n - m == d_upper
     padding_value                             ; otherwise
 
มิฉะนั้น `M` จะถือว่าเป็นจำนวนเส้นทแยงมุมสำหรับเมทริกซ์ในชุดเดียวกัน (` M = k [1] -k [0] + 1`) และเมตริกซ์ผลลัพธ์คือ:
output[i, j, ..., l, m, n]
   = diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
     padding_value                                     ; otherwise
 
ที่ `d = n - m`, `diag_index = [k] - d` และ `index_in_diag = n - max(d, 0) + offset`

"ออฟเซ็ต" เป็นศูนย์ ยกเว้นเมื่อการจัดแนวเส้นทแยงมุมอยู่ทางด้านขวา

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
 }
ที่ `diag_len (ง) = นาที (คอลัมน์ - max (d, 0), แถว + นาที (d, 0))`

ตัวอย่างเช่น:

# 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]]
 
 

คลาสที่ซ้อนกัน

ระดับ MatrixDiagV3.Options คุณลักษณะที่จำเป็นสำหรับการ MatrixDiagV3

วิธีการสาธารณะ

คง MatrixDiagV3.Options
จัด (String จัด)
เอาท์พุท <T>
asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลเชิงสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
คง <T> MatrixDiagV3 <T>
สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต Operand <T> ขวาง Operand <Integer> k, Operand <Integer> numRows, Operand <Integer> numCols, Operand <T> paddingValue, ตัวเลือก ... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ MatrixDiagV3 ใหม่
เอาท์พุท <T>
เอาท์พุท ()
มีอันดับ `r+1` เมื่อ `k` เป็นจำนวนเต็ม หรือ `k[0] == k[1]` ลำดับ `r` ไม่เช่นนั้น

วิธีการสืบทอด

วิธีการสาธารณะ

สาธารณะคง MatrixDiagV3.Options ชิด (String จัด)

พารามิเตอร์
align เส้นทแยงมุมบางอันสั้นกว่า `max_diag_len` และจำเป็นต้องเสริม `align` คือสตริงที่ระบุว่าควรจัดแนว superdiagonals และ subdiagonals ตามลำดับอย่างไร มีการจัดแนวที่เป็นไปได้สี่แบบ: "RIGHT_LEFT" (ค่าเริ่มต้น), "LEFT_RIGHT", "LEFT_LEFT" และ "RIGHT_RIGHT" "RIGHT_LEFT" จัดแนว superdiagonals ไปทางขวา (แป้นซ้ายของแถว) และ subdiagonals ไปทางซ้าย (ขวา-pads แถว) เป็นรูปแบบการบรรจุที่ LAPACK ใช้ cuSPARSE ใช้ "LEFT_RIGHT" ซึ่งเป็นแนวที่ตรงกันข้าม

ประชาชน เอาท์พุท <T> asOutput ()

ส่งกลับค่าแฮนเดิลเชิงสัญลักษณ์ของเทนเซอร์

อินพุตสำหรับการทำงานของ TensorFlow เป็นเอาต์พุตของการดำเนินการอื่นของ TensorFlow วิธีนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงเชิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณของอินพุต

สาธารณะคง MatrixDiagV3 <T> สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต Operand <T> ขวาง Operand <Integer> k, Operand <Integer> numRows, Operand <Integer> numCols, Operand <T> paddingValue, ตัวเลือก ... ตัวเลือก)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ MatrixDiagV3 ใหม่

พารามิเตอร์
ขอบเขต ขอบเขตปัจจุบัน
เส้นทแยงมุม อันดับ `r` โดยที่ `r >= 1`
k ออฟเซ็ตในแนวทแยง ค่าบวกหมายถึง superdiagonal, 0 หมายถึงเส้นทแยงมุมหลัก และค่าลบหมายถึง subdiagonal `k` สามารถเป็นจำนวนเต็มเดียว (สำหรับเส้นทแยงมุมเดียว) หรือจำนวนเต็มคู่ที่ระบุปลายต่ำและสูงของแถบเมทริกซ์ `k[0]` ต้องไม่มากกว่า `k[1]`
numRows จำนวนแถวของเมทริกซ์เอาต์พุต หากไม่ได้ระบุไว้ op จะถือว่าเมทริกซ์เอาต์พุตเป็นเมทริกซ์สี่เหลี่ยมจัตุรัสและอนุมานขนาดเมทริกซ์จาก k และมิติในสุดของ "แนวทแยง"
numCols จำนวนคอลัมน์ของเมทริกซ์เอาต์พุต หากไม่ได้ระบุไว้ op จะถือว่าเมทริกซ์เอาต์พุตเป็นเมทริกซ์สี่เหลี่ยมจัตุรัสและอนุมานขนาดเมทริกซ์จาก k และมิติในสุดของ "แนวทแยง"
paddingValue ตัวเลขที่จะเติมพื้นที่นอกเส้นทแยงมุมที่ระบุด้วย ค่าเริ่มต้นคือ 0
ตัวเลือก ดำเนินการค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก
คืนสินค้า
  • อินสแตนซ์ใหม่ของ MatrixDiagV3

ประชาชน เอาท์พุท <T> เอาท์พุท ()

มีอันดับ `r+1` เมื่อ `k` เป็นจำนวนเต็ม หรือ `k[0] == k[1]` ลำดับ `r` ไม่เช่นนั้น