тензорный поток:: опс:: МатрицаДиагПартВ2

#include <array_ops.h>

Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора.

Краткое содержание

Возвращает тензор с диагоналями k[0] -й до k[1] -й пакетного input .

Предположим, что input имеют r измерений [I, J, ..., L, M, N] . Пусть max_diag_len — максимальная длина среди всех извлекаемых диагоналей, max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0)) Пусть num_diags — количество диагоналей для извлечь, num_diags = k[1] - k[0] + 1 .

Если num_diags == 1 , выходной тензор имеет ранг r - 1 с формой [I, J, ..., L, max_diag_len] и значениями:

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.
 где y = max(-k[1], 0) , x = max(k[1], 0) .

В противном случае выходной тензор имеет ранг r с размерностями [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] со значениями:

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.
 где d = k[1] - m , y = max(-d, 0) и x = max(d, 0) .

Входные данные должны быть как минимум матрицей.

Например: 

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]]]

Аргументы:

  • область: объект области.
  • входные данные: тензор ранга r где r >= 2 .
  • k: Смещение(я) по диагонали. Положительное значение означает супердиагональ, 0 относится к главной диагонали, а отрицательное значение означает поддиагонали. k может быть одним целым числом (для одной диагонали) или парой целых чисел, определяющих нижний и верхний пределы полосы матрицы. k[0] не должно быть больше k[1] .
  • padding_value: значение, которым нужно заполнить область за пределами указанной диагональной полосы. По умолчанию — 0.

Возврат:

  • Output : извлеченные диагонали.

Конструкторы и деструкторы

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

Публичные атрибуты

diagonal
operation

Общественные функции

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

Публичные атрибуты

диагональ 

::tensorflow::Output diagonal

операция 

Operation operation

Общественные функции

МатрицаДиагПартВ2 

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

узел 

::tensorflow::Node * node() const

оператор::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

оператор::tensorflow::Выход

 operator::tensorflow::Output() const