MatrixSetDiagV2

genel final sınıfı MatrixSetDiagV2

Yeni toplu çapraz değerlere sahip toplu matris tensörünü döndürür.

"Giriş" ve "köşegen" verildiğinde, bu işlem, en içteki matrislerin belirtilen köşegenleri dışında, "giriş" ile aynı şekil ve değerlere sahip bir tensör döndürür. Bunların üzerine 'çapraz' değerler yazılacaktır.

'giriş', 'r+1' boyutlarına '[I, J, ..., L, M, N]' sahiptir. 'k' skaler olduğunda veya 'k[0] == k[1]' olduğunda, 'köşegen'in 'r' boyutları `[I, J, ..., L, max_diag_len]' olur. Aksi takdirde, `r+1` boyutlarına `[I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len]` sahiptir. "num_diags" köşegenlerin sayısıdır, "num_diags = k[1] - k[0] + 1". `max_diag_len`, `[k[0], k[1]]' aralığındaki en uzun köşegendir, `max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0] , 0))'

Çıktı, "[I, J, ..., L, M, N]" boyutlarına sahip "k+1" dereceli bir tensördür. 'k' skaler ise veya '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
 

Aksi takdirde,

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
 

burada 'd = n - m', 'diag_index = k[1] - d` ve ` index_in_diag = n - maksimum(d, 0)`.

Örneğin:

# 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]]]
 
 

Genel Yöntemler

Çıkış <T>	Çıkış olarak () Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik <T> MatrixSetDiagV2 <T>	create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> girişi, İşlenen <T> köşegen, İşlenen <Tamsayı> k) Yeni bir MatrixSetDiagV2 işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Çıkış <T>	çıktı () 'output.shape = input.shape' ile 'r+1' sırasını alın.

Kalıtsal Yöntemler

org.tensorflow.op.PrimitiveOp sınıfından

son boole değeri	eşittir (Nesne nesnesi)
son int	hash kodu ()
Operasyon	işlem () Temeldeki Operation döndürür
son Dize	toString ()

Java.lang.Object sınıfından

boolean	eşittir (Nesne arg0)
son Sınıf<?>	getClass ()
int	hash kodu ()
son boşluk	bildir ()
son boşluk	tümünü bildir ()
Sicim	toString ()
son boşluk	bekle (uzun arg0, int arg1)
son boşluk	bekle (uzun arg0)
son boşluk	Beklemek ()

org.tensorflow.Operand arayüzünden

özet Çıkış <T>

Çıkış olarak () Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> asOutput ()

Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static MatrixSetDiagV2 <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> girişi, İşlenen <T> köşegen, İşlenen <Tamsayı> k)

Yeni bir MatrixSetDiagV2 işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler

kapsam	mevcut kapsam
giriş	Sıralama "r+1", burada "r >= 1".
diyagonal	'k' bir tam sayı olduğunda veya 'k[0] == k[1]' olduğunda 'r'yi sıralayın. Aksi halde 'r+1' derecesine sahiptir. 'k >= 1'.
k	Çapraz uzaklık(lar). Pozitif değer süper köşegeni, 0 ana köşegeni, negatif değer ise alt köşegenleri ifade eder. 'k' tek bir tam sayı (tek bir köşegen için) veya bir matris bandının alt ve üst uçlarını belirten bir çift tam sayı olabilir. "k[0]", "k[1]"den büyük olmamalıdır.

İadeler

• MatrixSetDiagV2'nin yeni bir örneği

genel Çıkış <T> çıkışı ()

'output.shape = input.shape' ile 'r+1' sırasını alın.