テンソルフロー::作戦:: MatrixSetDiagV2

#include <array_ops.h>

新しいバッチ化された対角値を含むバッチ化された行列テンソルを返します。

まとめ

inputとdiagonalを指定すると、この演算は、最も内側の行列の指定された対角を除き、 inputと同じ形状と値を持つテンソルを返します。これらは、 diagonalの値によって上書きされます。

inputはr+1次元[I, J, ..., L, M, N]です。 kがスカラーまたはk[0] == k[1]の場合、 diagonalはr次元[I, J, ..., L, max_diag_len]になります。それ以外の場合は、 r+1次元[I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len]になります。 num_diagsは対角線の数です。 num_diags = k[1] - k[0] + 1 。 max_diag_lenは範囲[k[0], k[1]]の最長の対角線です、 max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0))

出力は、次元[I, J, ..., L, M, N]のランクk+1のテンソルです。 kがスカラー、またはk[0] == k[1]の場合:

output[i, j, ..., l, m, n]
  = diagonal[i, j, ..., l, n-max(k[1], 0)] ; if n - m == k[1]
    output[i, j, ..., l, m, n]             ; otherwise

さもないと、

output[i, j, ..., l, m, n]
  = diagonal[i, j, ..., l, k[1]-d, n-max(d, 0)] ; if d_lower <= d <= d_upper
    input[i, j, ..., l, m, n]                   ; otherwise

ここでd = n - m

例えば：

# 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_diag(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_diag(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([[[1, 2, 3],  # Diagonal shape: (2, 2, 3)
                       [4, 5, 0]],
                      [[6, 1, 2],
                       [3, 4, 0]]])
tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 0))
  ==> [[[1, 7, 7, 7],  # Output shape: (2, 3, 4)
        [4, 2, 7, 7],
        [0, 5, 3, 7]],
       [[6, 7, 7, 7],
        [3, 1, 7, 7],
        [7, 4, 2, 7]]]

  

  
Arguments:

      
scope: A Scope object
      
input: Rank r+1, where r >= 1.
      
diagonal: Rank r when k is an integer or k[0] == k[1]. Otherwise, it has rank r+1. k >= 1.
      
k: Diagonal offset(s). Positive value means superdiagonal, 0 refers to the main diagonal, and negative value means subdiagonals. k can be a single integer (for a single diagonal) or a pair of integers specifying the low and high ends of a matrix band. k[0] must not be larger than k[1].
    

  
Returns:

      
Output: Rank r+1, with output.shape = input.shape. 
    

                                



        
Constructors and Destructors
      



        MatrixSetDiagV2(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input diagonal, ::tensorflow::Input k)
        

      


                                                          



        
Public attributes
      



        operation
      

        

          Operation
        
      



        output
      

        

          ::tensorflow::Output
        
      


                                                                              



        
Public functions
      



        node() const 
      

        

          ::tensorflow::Node *
        
      



        operator::tensorflow::Input() const 
      

        

          
        

      



        operator::tensorflow::Output() const 
      

        

          
        

      


  
Public attributes
  

    
operation
    
Operation operation
出力
::tensorflow::Output output
公共機能
 MatrixSetDiagV2 
 MatrixSetDiagV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input diagonal,
  ::tensorflow::Input k
)
ノード
::tensorflow::Node * node() const 
演算子::tensorflow::入力
 operator::tensorflow::Input() const 
演算子::tensorflow::出力
 operator::tensorflow::Output() const