เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: MatrixDiagPartV2

#include <array_ops.h>

ส่งกลับส่วนเส้นทแยงมุมแบบแบทช์ของเทนเซอร์แบบแบทช์

สรุป

ส่งกลับเทนเซอร์ด้วยเส้นทแยงมุม k[0] -th ถึง k[1] -th ของ input แบบแบตช์

สมมติว่า input มีขนาด r [I, J, ..., L, M, N] ให้ max_diag_len เป็นความยาวสูงสุดในบรรดาเส้นทแยงมุมทั้งหมดที่จะแยกออกมา, max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0)) ให้ num_diags เป็นจำนวนเส้นทแยงมุมที่ต้องการ แยก num_diags = k[1] - k[0] + 1

หาก num_diags == 1 เทนเซอร์เอาต์พุตจะมีอันดับ r - 1 ที่มีรูปร่าง [I, J, ..., L, max_diag_len] และค่า: 

diagonal[i, j, ..., l, n]
  = input[i, j, ..., l, n+y, n+x] ; when 0 <= n-y < M and 0 <= n-x < N,
    0                             ; otherwise.
 โดยที่ y = max(-k[1], 0) , x = max(k[1], 0) .

มิฉะนั้น เทนเซอร์เอาท์พุตจะมีอันดับ r ด้วยขนาด [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] พร้อมค่า: 

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

อินพุตต้องมีอย่างน้อยเมทริกซ์

ตัวอย่างเช่น: 

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 = 9
tf.matrix_diag_part(input, k = (1, 3), padding = 9)
  ==> [[[4, 9, 9],  # Output shape: (2, 3, 3)
        [3, 8, 9],
        [2, 7, 6]],
       [[2, 9, 9],
        [3, 4, 9],
        [4, 3, 8]]]

ข้อโต้แย้ง:

  • ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
  • อินพุต: อันดับ r เทนเซอร์โดยที่ r >= 2
  • k: ออฟเซ็ตแนวทแยง ค่าบวกหมายถึงเส้นทแยงมุมเหนือ, 0 หมายถึงเส้นทแยงมุมหลัก และค่าลบหมายถึงเส้นทแยงมุมย่อย k อาจเป็นจำนวนเต็มเดี่ยว (สำหรับเส้นทแยงมุมเดียว) หรือจำนวนเต็มคู่ที่ระบุจุดต่ำสุดและสูงของแถบเมทริกซ์ k[0] จะต้องไม่ใหญ่กว่า k[1]
  • padding_value: ค่าที่จะเติมพื้นที่นอกแถบแนวทแยงที่ระบุด้วย ค่าเริ่มต้นคือ 0

ผลตอบแทน:

  • Output : เส้นทแยงมุมที่แยกออกมา

ตัวสร้างและผู้ทำลาย

MatrixDiagPartV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input k, :: tensorflow::Input padding_value)

คุณลักษณะสาธารณะ

diagonal
operation

งานสาธารณะ

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

คุณลักษณะสาธารณะ

เส้นทแยงมุม 

::tensorflow::Output diagonal

การดำเนินการ 

Operation operation

งานสาธารณะ

MatrixDiagPartV2 

 MatrixDiagPartV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input k,
  ::tensorflow::Input padding_value
)

โหนด 

::tensorflow::Node * node() const

ตัวดำเนินการ::tensorflow::อินพุต 

 operator::tensorflow::Input() const

ตัวดำเนินการ::tensorflow::เอาต์พุต 

 operator::tensorflow::Output() const