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テンソルフロー::作戦::マトリックスセットダイアグ
#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、最も内側の行列の主対角を除き、 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。
出力は次のように計算されます。
input次元がk+1 [I, J, K, ..., M, N] 、 diagonalがk次元[I, J, K, ..., min(M, N)]であると仮定します。この場合、出力は次元[I, J, K, ..., M, N]を持つランクk+1のテンソルになります。
-
m == nの場合output[i, j, k, ..., m, n] = diagonal[i, j, k, ..., n] 。 -
output[i, j, k, ..., m, n] = input[i, j, k, ..., m, n] ( m != n )。
引数:
- スコープ:スコープオブジェクト
- 入力: ランク
k+1 、ここでk >= 1 。 - 対角線: ランク
k 、ここでk >= 1 。
戻り値:
-
Output : ランクk+1 、 output.shape = input.shape 。
パブリック属性
公共機能
ノード
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
演算子::tensorflow::出力
operator::tensorflow::Output() const
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最終更新日 2025-07-26 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-26 UTC。"],[],[],null,["# tensorflow::ops::MatrixSetDiag Class Reference\n\ntensorflow::ops::MatrixSetDiag\n==============================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nReturns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.\n\nSummary\n-------\n\nGiven `input` and `diagonal`, this operation returns a tensor with the same shape and values as `input`, except for the main diagonal of the innermost matrices. These will be overwritten by the values in `diagonal`.\n\nThe output is computed as follows:\n\nAssume `input` has `k+1` dimensions `[I, J, K, ..., M, N]` and `diagonal` has `k` dimensions `[I, J, K, ..., min(M, N)]`. Then the output is a tensor of rank `k+1` with dimensions `[I, J, K, ..., M, N]` where:\n\n\n- `output[i, j, k, ..., m, n] = diagonal[i, j, k, ..., n]` for `m == n`.\n- `output[i, j, k, ..., m, n] = input[i, j, k, ..., m, n]` for `m != n`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: Rank `k+1`, where `k \u003e= 1`.\n- diagonal: Rank `k`, where `k \u003e= 1`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): Rank `k+1`, with `output.shape = input.shape`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [MatrixSetDiag](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_set_diag_1af9f6deaf5d71f88356239fd1fceb3bd5)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` diagonal)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_set_diag_1ac564fb65fed63cd95c5a876d8cfcb004) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_set_diag_1a58d08deb35db4f1602c1df59432ade6c) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_set_diag_1a20fc7ca0974220bfcd3a3aee08803d6c)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_set_diag_1af98eee12ae5e443a923b794be760afd7)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_set_diag_1adf4b733c12f7c7dc2387318fafff0413)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### MatrixSetDiag\n\n```gdscript\n MatrixSetDiag(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input diagonal\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
