تدفق التوتر:: العمليات:: DiagPart
#include <array_ops.h>إرجاع الجزء القطري من الموتر.
ملخص
تقوم هذه العملية بإرجاع موتر مع الجزء diagonal من input . يتم حساب الجزء diagonal على النحو التالي:
افترض أن input له أبعاد [D1,..., Dk, D1,..., Dk] ، فإن الإخراج هو موتر من الرتبة k بأبعاد [D1,..., Dk] حيث:
diagonal[i1,..., ik] = input[i1, ..., ik, i1,..., ik] .
على سبيل المثال:
# 'input' is [[1, 0, 0, 0]
[0, 2, 0, 0]
[0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 4]]tf.diag_part(input) ==> [1, 2, 3, 4]
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- الإدخال: موتر الرتبة k حيث يكون k زوجيًا وليس صفرًا.
العوائد:
-
Output: القطر المستخرج.
البنائين والمدمرين | |
|---|---|
DiagPart (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input) |
الصفات العامة | |
|---|---|
diagonal | |
operation | |
الوظائف العامة | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
الصفات العامة
قطري
::tensorflow::Output diagonal
عملية
Operation operation
الوظائف العامة
DiagPart
DiagPart( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input )
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
المشغل::tensorflow::الإدخال
operator::tensorflow::Input() const
المشغل::tensorflow::الإخراج
operator::tensorflow::Output() const
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::DiagPart Class Reference\n\ntensorflow::ops::DiagPart\n=========================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nReturns the diagonal part of the tensor.\n\nSummary\n-------\n\nThis operation returns a tensor with the `diagonal` part of the `input`. The `diagonal` part is computed as follows:\n\nAssume `input` has dimensions `[D1,..., Dk, D1,..., Dk]`, then the output is a tensor of rank `k` with dimensions `[D1,..., Dk]` where:\n\n`diagonal[i1,..., ik] = input[i1, ..., ik, i1,..., ik]`.\n\nFor example:\n\n\n```text\n# 'input' is [[1, 0, 0, 0]\n [0, 2, 0, 0]\n [0, 0, 3, 0]\n [0, 0, 0, 4]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```scdoc\ntf.diag_part(input) ==\u003e [1, 2, 3, 4]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: Rank k tensor where k is even and not zero.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The extracted diagonal.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [DiagPart](#classtensorflow_1_1ops_1_1_diag_part_1a722e0fbf9139d42128d88361fcceffbb)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [diagonal](#classtensorflow_1_1ops_1_1_diag_part_1a5c2700969d74c5dcd441f482f69f0575) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_diag_part_1a4a4d8b4387110108a77726a4e37f75ef) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_diag_part_1a7f5dfaa792daf4eebe39b740aaa5a117)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_diag_part_1aef16d4b10102516c099741c0935952e9)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_diag_part_1a3ffd8291e65d1b66c89fbcc0bb34225e)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### diagonal\n\n```text\n::tensorflow::Output diagonal\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### DiagPart\n\n```gdscript\n DiagPart(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input\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```"]]