Zwraca tensor macierzy wsadowej z nowymi wsadowymi wartościami przekątnej.
Biorąc pod uwagę „wejście” i „przekątną”, operacja ta zwraca tensor o tym samym kształcie i wartościach co „wejście”, z wyjątkiem określonych przekątnych najbardziej wewnętrznych macierzy. Zostaną one nadpisane przez wartości w `diagonal`.
`input` ma `r+1` wymiary `[I, J, ..., L, M, N]`. Gdy `k` jest skalarem lub `k[0] == k[1]`, `przekątna` ma `r` wymiary `[I, J, ..., L, max_diag_len]`. W przeciwnym razie ma wymiary `r+1` `[I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len]`. `num_diags` to liczba przekątnych, `num_diags = k[1] - k[0] + 1`. `max_diag_len` to najdłuższa przekątna z zakresu `[k[0], k[1]]`, `max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0] , 0))`
Wynikiem jest tensor stopnia „k+1” o wymiarach „[I, J, ..., L, M, N]”. Jeśli `k` jest skalarem lub `k[0] == k[1]`:
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, n-max(k[1], 0)] ; if n - m == k[1]
input[i, j, ..., l, m, n] ; otherwise
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
input[i, j, ..., l, m, n] ; otherwise
Na przykład:
# The main diagonal.
input = np.array([[[7, 7, 7, 7], # Input shape: (2, 3, 4)
[7, 7, 7, 7],
[7, 7, 7, 7]],
[[7, 7, 7, 7],
[7, 7, 7, 7],
[7, 7, 7, 7]]])
diagonal = np.array([[1, 2, 3], # Diagonal shape: (2, 3)
[4, 5, 6]])
tf.matrix_set_diag(diagonal) ==> [[[1, 7, 7, 7], # Output shape: (2, 3, 4)
[7, 2, 7, 7],
[7, 7, 3, 7]],
[[4, 7, 7, 7],
[7, 5, 7, 7],
[7, 7, 6, 7]]]
# A superdiagonal (per batch).
tf.matrix_set_diag(diagonal, k = 1)
==> [[[7, 1, 7, 7], # Output shape: (2, 3, 4)
[7, 7, 2, 7],
[7, 7, 7, 3]],
[[7, 4, 7, 7],
[7, 7, 5, 7],
[7, 7, 7, 6]]]
# A band of diagonals.
diagonals = np.array([[[1, 2, 3], # Diagonal shape: (2, 2, 3)
[4, 5, 0]],
[[6, 1, 2],
[3, 4, 0]]])
tf.matrix_set_diag(diagonals, k = (-1, 0))
==> [[[1, 7, 7, 7], # Output shape: (2, 3, 4)
[4, 2, 7, 7],
[0, 5, 3, 7]],
[[6, 7, 7, 7],
[3, 1, 7, 7],
[7, 4, 2, 7]]]
Metody publiczne
Wyjście <T> | jako wyjście () Zwraca symboliczny uchwyt tensora. |
statyczny <T> MatrixSetDiagV2 <T> | |
Wyjście <T> | wyjście () Ranga `r+1`, gdzie `output.shape = input.shape`. |
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 MatrixSetDiagV2 <T> create (zakres zakresu , argument wejściowy <T>, argument <T> po przekątnej, argument <liczba całkowita> k)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację MatrixSetDiagV2.
Parametry
zakres | aktualny zakres |
---|---|
wejście | Ranga `r+1`, gdzie `r >= 1`. |
przekątna | Ranga `r`, gdy `k` jest liczbą całkowitą lub `k[0] == k[1]`. W przeciwnym razie ma rangę „r+1”. `k >= 1`. |
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]`. |
Powroty
- nowa instancja MatrixSetDiagV2