Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó.
Trả về một tenxơ có nội dung trong `đường chéo` là đường chéo thứ `k[0]`-th đến `k[1]`-th của ma trận, với mọi thứ khác được đệm bằng `padding`. `num_rows` và `num_cols` chỉ định thứ nguyên của ma trận trong cùng của đầu ra. Nếu cả hai không được chỉ định, op giả định ma trận trong cùng là hình vuông và suy ra kích thước của nó từ `k` và chiều trong cùng của `đường chéo`. Nếu chỉ một trong số chúng được chỉ định, op sẽ giả định giá trị không xác định là giá trị nhỏ nhất có thể dựa trên các tiêu chí khác.
Cho `đường chéo` có kích thước `r` `[I, J, ..., L, M, N]`. Tenxor đầu ra có thứ hạng `r+1` với hình dạng `[I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols]` khi chỉ cho một đường chéo (`k` là số nguyên hoặc `k[0] ==k[1]`). Ngược lại, nó có thứ hạng `r` với hình dạng `[I, J, ..., L, num_rows, num_cols]`.
Chiều thứ hai trong cùng của `đường chéo` có ý nghĩa kép. Khi `k` là vô hướng hoặc `k[0] == k[1]`, `M` là một phần của kích thước lô [I, J, ..., M] và tensor đầu ra là:
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, n-max(d_upper, 0)] ; if n - m == d_upper
padding_value ; otherwise
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
padding_value ; otherwise
`offset` bằng 0 ngoại trừ khi căn chỉnh của đường chéo ở bên phải.
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
}Ví dụ:
# The main diagonal.
diagonal = np.array([[1, 2, 3, 4], # Input shape: (2, 4)
[5, 6, 7, 8]])
tf.matrix_diag(diagonal) ==> [[[1, 0, 0, 0], # Output shape: (2, 4, 4)
[0, 2, 0, 0],
[0, 0, 3, 0],
[0, 0, 0, 4]],
[[5, 0, 0, 0],
[0, 6, 0, 0],
[0, 0, 7, 0],
[0, 0, 0, 8]]]
# A superdiagonal (per batch).
diagonal = np.array([[1, 2, 3], # Input shape: (2, 3)
[4, 5, 6]])
tf.matrix_diag(diagonal, k = 1)
==> [[[0, 1, 0, 0], # Output shape: (2, 4, 4)
[0, 0, 2, 0],
[0, 0, 0, 3],
[0, 0, 0, 0]],
[[0, 4, 0, 0],
[0, 0, 5, 0],
[0, 0, 0, 6],
[0, 0, 0, 0]]]
# A tridiagonal band (per batch).
diagonals = np.array([[[0, 8, 9], # Input shape: (2, 2, 3)
[1, 2, 3],
[4, 5, 0]],
[[0, 2, 3],
[6, 7, 9],
[9, 1, 0]]])
tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 1))
==> [[[1, 8, 0], # Output shape: (2, 3, 3)
[4, 2, 9],
[0, 5, 3]],
[[6, 2, 0],
[9, 7, 3],
[0, 1, 9]]]
# LEFT_RIGHT alignment.
diagonals = np.array([[[8, 9, 0], # Input shape: (2, 2, 3)
[1, 2, 3],
[0, 4, 5]],
[[2, 3, 0],
[6, 7, 9],
[0, 9, 1]]])
tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 1), align="LEFT_RIGHT")
==> [[[1, 8, 0], # Output shape: (2, 3, 3)
[4, 2, 9],
[0, 5, 3]],
[[6, 2, 0],
[9, 7, 3],
[0, 1, 9]]]
# Rectangular matrix.
diagonal = np.array([1, 2]) # Input shape: (2)
tf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, num_cols = 4)
==> [[0, 0, 0, 0], # Output shape: (3, 4)
[1, 0, 0, 0],
[0, 2, 0, 0]]
# Rectangular matrix with inferred num_cols and padding_value = 9.
tf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, padding_value = 9)
==> [[9, 9], # Output shape: (3, 2)
[1, 9],
[9, 2]]
Các lớp lồng nhau
| lớp học | MatrixDiagV3.Options | Thuộc tính tùy chọn cho MatrixDiagV3 | |
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công cộng
| MatrixDiagV3.Options tĩnh | căn chỉnh (Căn chỉnh chuỗi) |
| Đầu ra <T> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
| tĩnh <T mở rộng TType > MatrixDiagV3 <T> | |
| Đầu ra <T> | đầu ra () Có thứ hạng `r+1` khi `k` là số nguyên hoặc `k[0] == k[1]`, nếu không thì xếp hạng `r`. |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công cộng
public static MatrixDiagV3.Options căn chỉnh (Căn chỉnh chuỗi)
Thông số
| căn chỉnh | Một số đường chéo ngắn hơn `max_diag_len` và cần được đệm. `align` là một chuỗi chỉ định cách căn chỉnh các đường chéo siêu và đường chéo phụ tương ứng. Có bốn cách sắp xếp có thể có: "RIGHT_LEFT" (mặc định), "LEFT_RIGHT", "LEFT_LEFT" và "RIGHT_RIGHT". "RIGHT_LEFT" căn chỉnh các đường chéo siêu sang phải ( Đệm bên trái hàng) và các đường chéo phụ về bên trái ( Đệm bên phải hàng). Đây là định dạng đóng gói mà LAPACK sử dụng. cuSPARSE sử dụng "LEFT_RIGHT", đây là cách căn chỉnh ngược lại. |
|---|
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
public static MatrixDiagV3 <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, Đường chéo toán hạng <T>, Toán hạng < TInt32 > k, Toán hạng < TInt32 > numRows, Toán hạng < TInt32 > numCols, Toán hạng <T> đệmValue, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác MatrixDiagV3 mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| đường chéo | Xếp hạng `r`, trong đó `r >= 1` |
| k | (Các) khoảng lệch chéo. Giá trị dương có nghĩa là siêu đường chéo, 0 dùng để chỉ đường chéo chính và giá trị âm có nghĩa là đường chéo phụ. `k` có thể là một số nguyên đơn (đối với một đường chéo) hoặc một cặp số nguyên chỉ định đầu dưới và đầu cao của dải ma trận. `k[0]` không được lớn hơn `k[1]`. |
| số hàng | Số hàng của ma trận đầu ra. Nếu nó không được cung cấp, op giả định ma trận đầu ra là ma trận vuông và suy ra kích thước ma trận từ k và chiều trong cùng của `đường chéo`. |
| sốCols | Số cột của ma trận đầu ra. Nếu nó không được cung cấp, op giả định ma trận đầu ra là ma trận vuông và suy ra kích thước ma trận từ k và chiều trong cùng của `đường chéo`. |
| giá trị đệm | Số để lấp đầy khu vực bên ngoài dải chéo được chỉ định. Mặc định là 0. |
| tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của MatrixDiagV3
Đầu ra công khai đầu ra <T> ()
Có thứ hạng `r+1` khi `k` là số nguyên hoặc `k[0] == k[1]`, nếu không thì xếp hạng `r`.