Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: ДиагПарт
#include <array_ops.h> Возвращает диагональную часть тензора.
Краткое содержание
Эта операция возвращает тензор с diagonal частью input . diagonal часть рассчитывается следующим образом:
Предположим, что input имеют размерности [D1,..., Dk, D1,..., Dk] , тогда выходные данные представляют собой тензор ранга k с размерностями [D1,..., Dk] где:
diagonal[i1,..., ik] = input[i1, ..., ik, i1,..., ik] .
Например:
# '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]
Аргументы:
- область: объект области.
- Входные данные: тензор ранга k, где k четно, а не ноль.
Возврат:
-
Output : Извлеченная диагональ.
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::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/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_diag_part_1a4a4d8b4387110108a77726a4e37f75ef) | [Operation](/versions/r2.3/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```"]]
