Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensor akışı:: işlem:: DiagPart
#include <array_ops.h> Tensörün köşegen kısmını döndürür.
Özet
Bu işlem, input diagonal kısmına sahip bir tensör döndürür. diagonal kısım şu şekilde hesaplanır:
input [D1,..., Dk, D1,..., Dk] boyutlarına sahip olduğunu varsayalım, bu durumda çıktı [D1,..., Dk] boyutlarına sahip k dereceli bir tensördür; burada:
diagonal[i1,..., ik] = input[i1, ..., ik, i1,..., ik] .
Örneğin:
# '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]
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- giriş: k'nin sıfır olmadığı ve çift olduğu sıra k tensörü.
İade:
Genel özellikler
Kamu işlevleri
düğüm
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operatör::tensorflow::Çıktı
operator::tensorflow::Output() const
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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```"]]
