fluxo tensor:: ops:: MatrixDiagPartV2

#include <array_ops.h>

Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote.

Resumo

Retorna um tensor com k[0] -ésima a k[1] -ésima diagonais da input em lote.

Suponha que input tenha r dimensões [I, J, ..., L, M, N] . Seja max_diag_len o comprimento máximo entre todas as diagonais a serem extraídas, max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0)) Seja num_diags o número de diagonais a serem extraídas extrair, num_diags = k[1] - k[0] + 1 .

Se num_diags == 1 , o tensor de saída é de classificação r - 1 com forma [I, J, ..., L, max_diag_len] e valores: 

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

Caso contrário, o tensor de saída tem classificação r com dimensões [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] com valores: 

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

A entrada deve ser pelo menos uma matriz.

Por exemplo: 

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]]]

Argumentos:

  • escopo: um objeto Escopo
  • entrada: Tensor de classificação r onde r >= 2 .
  • k: Deslocamento(s) diagonal(is). O valor positivo significa superdiagonal, 0 refere-se à diagonal principal e o valor negativo significa subdiagonais. k pode ser um único número inteiro (para uma única diagonal) ou um par de números inteiros especificando os extremos inferior e superior de uma banda de matriz. k[0] não deve ser maior que k[1] .
  • padding_value: O valor para preencher a área fora da banda diagonal especificada. O padrão é 0.

Retorna:

  • Output : As diagonais extraídas.

Construtores e Destruidores

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

Atributos públicos

diagonal
operation

Funções públicas

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

Atributos públicos

diagonal 

::tensorflow::Output diagonal

operação 

Operation operation

Funções públicas

MatrixDiagPartV2 

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

nó 

::tensorflow::Node * node() const

operador::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operador::tensorflow::Saída 

 operator::tensorflow::Output() const