टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: मैट्रिक्ससेटडायगV2

#include <array_ops.h>

नए बैच वाले विकर्ण मानों के साथ बैचयुक्त मैट्रिक्स टेंसर लौटाता है।

सारांश

input और diagonal देखते हुए, यह ऑपरेशन input के समान आकार और मान के साथ एक टेंसर लौटाता है, अंतरतम मैट्रिक्स के निर्दिष्ट विकर्णों को छोड़कर। इन्हें diagonal में मानों द्वारा अधिलेखित कर दिया जाएगा।

input में r+1 आयाम हैं [I, J, ..., L, M, N] । जब k अदिश या k[0] == k[1] , diagonal r आयाम होता है [I, J, ..., L, max_diag_len] । अन्यथा, इसके r+1 आयाम हैं [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] । num_diags विकर्णों की संख्या है, num_diags = k[1] - k[0] + 1 । max_diag_len श्रेणी में सबसे लंबा विकर्ण है [k[0], k[1]] , max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0))

आउटपुट [I, J, ..., L, M, N] आयामों के साथ रैंक k+1 का एक टेंसर है। यदि k अदिश राशि है या 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

अन्यथा,

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

जहाँ d = n - m

उदाहरण के लिए:

# 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
 आउटपुट 
::tensorflow::Output output
 सार्वजनिक समारोह 
 मैट्रिक्ससेटडायगV2 
 MatrixSetDiagV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input diagonal,
  ::tensorflow::Input k
)
 नोड 
::tensorflow::Node * node() const 
 ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::इनपुट 
 operator::tensorflow::Input() const 
 ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट 
 operator::tensorflow::Output() const