MatrixDiagPart

clase final pública MatrixDiagPart

Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.

Devuelve un tensor con las diagonales `k[0]`-ésima a `k[1]`-ésima de la "entrada" por lotes.

Supongamos que la "entrada" tiene dimensiones "r" "[I, J, ..., L, M, N]". Sea `max_diag_len` la longitud máxima entre todas las diagonales que se extraerán, `max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0))` Sea `num_diags` Sea el número de diagonales a extraer, `num_diags = k[1] - k[0] + 1`.

Si `num_diags == 1`, el tensor de salida es de rango `r - 1` con forma `[I, J, ..., L, max_diag_len]` y valores:

diagonal[i, j, ..., l, n]
   = input[i, j, ..., l, n+y, n+x] ; if 0 <= n+y < M and 0 <= n+x < N,
     padding_value                 ; otherwise.
donde `y = máx(-k[1], 0)`, `x = máx(k[1], 0)`.

De lo contrario, el tensor de salida tiene rango `r` con dimensiones `[I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len]` con valores:

diagonal[i, j, ..., l, m, n]
   = input[i, j, ..., l, n+y, n+x] ; if 0 <= n+y < M and 0 <= n+x < N,
     padding_value                 ; otherwise.
donde `d = k[1] - m`, `y = max(-d, 0)` y `x = max(d, 0)`.

La entrada debe ser al menos una matriz.

Por ejemplo:

input = np.array([[[1, 2, 3, 4],  # Input shape: (2, 3, 4)
                    [5, 6, 7, 8],
                    [9, 8, 7, 6]],
                   [[5, 4, 3, 2],
                    [1, 2, 3, 4],
                    [5, 6, 7, 8]]])
 
 # A main diagonal from each batch.
 tf.matrix_diag_part(input) ==> [[1, 6, 7],  # Output shape: (2, 3)
                                 [5, 2, 7]]
 
 # A superdiagonal from each batch.
 tf.matrix_diag_part(input, k = 1)
   ==> [[2, 7, 6],  # Output shape: (2, 3)
        [4, 3, 8]]
 
 # A tridiagonal band from each batch.
 tf.matrix_diag_part(input, k = (-1, 1))
   ==> [[[2, 7, 6],  # Output shape: (2, 3, 3)
         [1, 6, 7],
         [5, 8, 0]],
        [[4, 3, 8],
         [5, 2, 7],
         [1, 6, 0]]]
 
 # Padding value = 9
 tf.matrix_diag_part(input, k = (1, 3), padding_value = 9)
   ==> [[[4, 9, 9],  # Output shape: (2, 3, 3)
         [3, 8, 9],
         [2, 7, 6]],
        [[2, 9, 9],
         [3, 4, 9],
         [4, 3, 8]]]

Constantes

Cadena OP_NOMBRE El nombre de esta operación, como la conoce el motor central de TensorFlow.

Métodos públicos

Salida <T>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
estático <T extiende TType > MatrixDiagPart <T>
crear (alcance alcance , entrada del operando <T>, operando <TInt32> k, operando <T> paddingValue)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación MatrixDiagPart.
Salida <T>
diagonal ()
Las diagonales extraídas.

Métodos heredados

Constantes

Cadena final estática pública OP_NAME

El nombre de esta operación, como la conoce el motor central de TensorFlow.

Valor constante: "MatrixDiagPartV2"

Métodos públicos

Salida pública <T> como Salida ()

Devuelve el identificador simbólico del 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.

creación pública estática de MatrixDiagPart <T> ( alcance del alcance, entrada del operando <T>, operando <TInt32> k, operando <T> paddingValue)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación MatrixDiagPart.

Parámetros
alcance alcance actual
aporte Tensor de rango `r` donde `r >= 2`.
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]`.
valor de relleno El valor con el que rellenar el área fuera de la banda diagonal especificada. El valor predeterminado es 0.
Devoluciones
  • una nueva instancia de MatrixDiagPart

Salida pública <T> diagonal ()

Las diagonales extraídas.