Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: MatrixSetDiag
#include <array_ops.h> Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали.
Краткое содержание
Учитывая input и diagonal , эта операция возвращает тензор с той же формой и значениями, что и input , за исключением главной диагонали самых внутренних матриц. Они будут перезаписаны значениями по diagonal .
Выход рассчитывается следующим образом:
Предположим, input имеет k+1 измерений [I, J, K, ..., M, N] и diagonal имеет k измерений [I, J, K, ..., min(M, N)] . Тогда на выходе получается тензор ранга k+1 с размерностями [I, J, K, ..., M, N] где:
-
output[i, j, k, ..., m, n] = diagonal[i, j, k, ..., n] для m == n . -
output[i, j, k, ..., m, n] = input[i, j, k, ..., m, n] для m != n .
Аргументы:
- область: объект области.
- ввод: Rank
k+1 , где k >= 1 . - диагональ: ранг
k , где k >= 1 .
Возврат:
-
Output : ранг k+1 с output.shape = input.shape .
Публичные атрибуты
Общественные функции
узел
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-27 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::MatrixSetDiag Class Reference\n\ntensorflow::ops::MatrixSetDiag\n==============================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nReturns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.\n\nSummary\n-------\n\nGiven `input` and `diagonal`, this operation returns a tensor with the same shape and values as `input`, except for the main diagonal of the innermost matrices. These will be overwritten by the values in `diagonal`.\n\nThe output is computed as follows:\n\nAssume `input` has `k+1` dimensions `[I, J, K, ..., M, N]` and `diagonal` has `k` dimensions `[I, J, K, ..., min(M, N)]`. Then the output is a tensor of rank `k+1` with dimensions `[I, J, K, ..., M, N]` where:\n\n\n- `output[i, j, k, ..., m, n] = diagonal[i, j, k, ..., n]` for `m == n`.\n- `output[i, j, k, ..., m, n] = input[i, j, k, ..., m, n]` for `m != n`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: Rank `k+1`, where `k \u003e= 1`.\n- diagonal: Rank `k`, where `k \u003e= 1`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): Rank `k+1`, with `output.shape = input.shape`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [MatrixSetDiag](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_set_diag_1af9f6deaf5d71f88356239fd1fceb3bd5)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` diagonal)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_set_diag_1ac564fb65fed63cd95c5a876d8cfcb004) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_set_diag_1a58d08deb35db4f1602c1df59432ade6c) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_set_diag_1a20fc7ca0974220bfcd3a3aee08803d6c)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_set_diag_1af98eee12ae5e443a923b794be760afd7)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_set_diag_1adf4b733c12f7c7dc2387318fafff0413)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### MatrixSetDiag\n\n```gdscript\n MatrixSetDiag(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input diagonal\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```"]]
