MatrixDiagPart

MatrixDiagPart public final class

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

Devuelve un tensor con las diagonales `k [0]` -th a `k [1]` -th de la `input` por lotes.

Suponga que `input` tiene` r` dimensiones `[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)) `Let` 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 de `[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 = max (-k [1], 0) `,` x = max (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

Cuerda OP_NAME El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow

Métodos públicos

Salida <T>
asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
estática <T se extiende Ttype > MatrixDiagPart <T>
crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, operando < TInt32 > k, operando <T> paddingValue)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación MatrixDiagPart.
Salida <T>
diagonal ()
Las diagonales extraídas.

Métodos heredados

Constantes

OP_NAME pública final static String

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

Valor constante: "MatrixDiagPartV2"

Métodos públicos

pública de salida <T> asOutput ()

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.

public static MatrixDiagPart <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, operando < TInt32 > k, operando <T> paddingValue)

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

Parámetros
alcance alcance actual
aporte Clasifique el tensor `r` donde` r> = 2`.
k Desplazamiento (s) diagonal (s). El valor positivo significa superdiagonal, 0 se refiere a la diagonal principal y el valor negativo significa subdiagonales. `k` puede ser un solo entero (para una sola diagonal) o un par de números enteros que especifiquen los extremos bajo y alto de una banda de matriz. `k [0]` no debe ser mayor que `k [1]`.
paddingValue El valor con el que llenar el área fuera de la banda diagonal especificada. El valor predeterminado es 0.
Devoluciones
  • una nueva instancia de MatrixDiagPart

pública de salida <T> diagonal ()

Las diagonales extraídas.