تدفق التوتر:: العمليات:: MatrixSetDiagV2

#include <array_ops.h>

إرجاع موتر مصفوفة مجمعة بقيم قطرية مجمعة جديدة.

ملخص

بالنظر إلى input diagonal ، تُرجع هذه العملية موترًا بنفس الشكل والقيم مثل input ، باستثناء الأقطار المحددة للمصفوفات الأعمق. سيتم استبدال هذه القيم بالقيم diagonal .

input له أبعاد r+1 [I, J, ..., L, M, N] . عندما تكون k عددية أو k[0] == k[1] ، diagonal له أبعاد r [I, J, ..., L, max_diag_len] . بخلاف ذلك، فهو يحتوي على أبعاد r+1 [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] . num_diags هو عدد الأقطار، num_diags = k[1] - k[0] + 1 . max_diag_len هو أطول قطري في النطاق [k[0], k[1]] , max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0))

الناتج عبارة عن موتر من الرتبة k+1 بأبعاد [I, J, ..., L, M, N] . إذا كان k عدديًا أو k[0] == k[1] :

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

خلاف ذلك،

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

حيث d = n - m

على سبيل المثال:

# 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

    
 الإخراج 
 
 الوظائف العامة 
 MatrixSetDiagV2 
 
 العقدة 
 
 المشغل::tensorflow::الإدخال 
 
 المشغل::tensorflow::الإخراج