MatrixSetDiagV3

kelas akhir publik MatrixSetDiagV3

Mengembalikan tensor matriks batch dengan nilai diagonal batch baru.

Mengingat `input` dan `diagonal`, operasi ini mengembalikan tensor dengan bentuk dan nilai yang sama dengan `input`, kecuali untuk diagonal tertentu dari matriks terdalam. Ini akan ditimpa oleh nilai dalam `diagonal`.

`input` memiliki dimensi `r+1` `[I, J, ..., L, M, N]`. Jika `k` adalah skalar atau `k[0] == k[1]`, `diagonal` memiliki dimensi `r` `[I, J, ..., L, max_diag_len]`. Jika tidak, ia memiliki dimensi `r+1` `[I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len]`. `num_diags` adalah jumlah diagonal, `num_diags = k[1] - k[0] + 1`. `max_diag_len` adalah diagonal terpanjang dalam rentang `[k[0], k[1]]`, `max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0] , 0))`

Outputnya berupa tensor rank `k+1` dengan dimensi `[I, J, ..., L, M, N]`. Jika `k` adalah skalar atau `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
Jika tidak,
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
dimana `d = n - m`, `diag_index = k[1] - d`, dan `index_in_diag = n - max(d, 0) + offset`.

`offset` adalah nol kecuali jika perataan diagonalnya ke kanan.

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
di mana `diag_len(d) = min(cols - max(d, 0), baris + min(d, 0))`.

Misalnya:

# 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(input, 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(input, 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([[[0, 9, 1],  # Diagonal shape: (2, 4, 3)
                        [6, 5, 8],
                        [1, 2, 3],
                        [4, 5, 0]],
                       [[0, 1, 2],
                        [5, 6, 4],
                        [6, 1, 2],
                        [3, 4, 0]]])
 tf.matrix_set_diag(input, diagonals, k = (-1, 2))
   ==> [[[1, 6, 9, 7],  # Output shape: (2, 3, 4)
         [4, 2, 5, 1],
         [7, 5, 3, 8]],
        [[6, 5, 1, 7],
         [3, 1, 6, 2],
         [7, 4, 2, 4]]]
 
 # LEFT_RIGHT alignment.
 diagonals = np.array([[[9, 1, 0],  # Diagonal shape: (2, 4, 3)
                        [6, 5, 8],
                        [1, 2, 3],
                        [0, 4, 5]],
                       [[1, 2, 0],
                        [5, 6, 4],
                        [6, 1, 2],
                        [0, 3, 4]]])
 tf.matrix_set_diag(input, diagonals, k = (-1, 2), align="LEFT_RIGHT")
   ==> [[[1, 6, 9, 7],  # Output shape: (2, 3, 4)
         [4, 2, 5, 1],
         [7, 5, 3, 8]],
        [[6, 5, 1, 7],
         [3, 1, 6, 2],
         [7, 4, 2, 4]]]

Kelas Bersarang

kelas MatrixSetDiagV3.Opsi Atribut opsional untuk MatrixSetDiagV3

Metode Publik

MatrixSetDiagV3.Options statis
menyelaraskan (String menyelaraskan)
Keluaran <T>
sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
statis <T> MatrixSetDiagV3 <T>
buat ( Lingkup lingkup , masukan Operan <T>, Operan <T> diagonal, Operan <Bilangan Bulat> k, Pilihan... pilihan)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi MatrixSetDiagV3 baru.
Keluaran <T>
keluaran ()
Beri peringkat `r+1`, dengan `output.shape = input.shape`.

Metode Warisan

Metode Publik

Penyelarasan opsi MatrixSetDiagV3.Options publik (String align)

Parameter
meluruskan Beberapa diagonal lebih pendek dari `max_diag_len` dan perlu diberi bantalan. `align` adalah string yang menentukan bagaimana superdiagonal dan subdiagonal harus disejajarkan. Ada empat kemungkinan perataan: "RIGHT_LEFT" (default), "LEFT_RIGHT", "LEFT_LEFT", dan "RIGHT_RIGHT". "RIGHT_LEFT" menyelaraskan superdiagonal ke kanan (mengisi baris ke kiri) dan subdiagonal ke kiri (mengisi baris ke kanan). Ini adalah format pengepakan yang digunakan LAPACK. cuSPARSE menggunakan "LEFT_RIGHT", yang merupakan kebalikannya.

Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static MatrixSetDiagV3 <T> buat ( Lingkup lingkup , input Operand <T>, Operand <T> diagonal, Operand <Integer> k, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi MatrixSetDiagV3 baru.

Parameter
cakupan ruang lingkup saat ini
masukan Peringkat `r+1`, dengan `r >= 1`.
diagonal Beri peringkat `r` ketika `k` adalah bilangan bulat atau `k[0] == k[1]`. Jika tidak, ia memiliki peringkat `r+1`. `k >= 1`.
k Offset diagonal. Nilai positif berarti superdiagonal, 0 mengacu pada diagonal utama, dan nilai negatif berarti subdiagonal. `k` dapat berupa bilangan bulat tunggal (untuk satu diagonal) atau sepasang bilangan bulat yang menentukan ujung rendah dan tinggi dari pita matriks. `k[0]` tidak boleh lebih besar dari `k[1]`.
pilihan membawa nilai atribut opsional
Kembali
  • contoh baru dari MatrixSetDiagV3

Keluaran publik <T> keluaran ()

Beri peringkat `r+1`, dengan `output.shape = input.shape`.