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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: मैट्रिक्सडायगपार्टV2

#include <array_ops.h>

बैच किए गए टेंसर का बैच विकर्ण भाग लौटाता है।

सारांश

बैच किए गए input के k[0] -वें से k[1] -वें विकर्णों के साथ एक टेंसर लौटाता है।

मान लें कि input में r आयाम हैं [I, J, ..., L, M, N] । मान लीजिए max_diag_len निकाले जाने वाले सभी विकर्णों के बीच अधिकतम लंबाई है, max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0)) मान लीजिए num_diags विकर्णों की संख्या है निकालें, num_diags = k[1] - k[0] + 1 ।

यदि num_diags == 1 , तो आउटपुट टेंसर आकार [I, J, ..., L, max_diag_len] और मानों के साथ r - 1 रैंक का है:

diagonal[i, j, ..., l, n]
  = input[i, j, ..., l, n+y, n+x] ; if 0 <= n+y < M and 0 <= n+x < N,
    padding_value                 ; otherwise.

जहां y = max(-k[1], 0) , x = max(k[1], 0) .

अन्यथा, आउटपुट टेंसर में आयामों के साथ रैंक r है [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] मानों के साथ:

diagonal[i, j, ..., l, m, n]
  = input[i, j, ..., l, n+y, n+x] ; if 0 <= n+y < M and 0 <= n+x < N,
    padding_value                 ; otherwise.

जहां d = k[1] - m , y = max(-d, 0) , और x = max(d, 0) .

इनपुट कम से कम एक मैट्रिक्स होना चाहिए.

उदाहरण के लिए:

input = np.array([[[1, 2, 3, 4],  # Input shape: (2, 3, 4)
                   [5, 6, 7, 8],
                   [9, 8, 7, 6]],
                  [[5, 4, 3, 2],
                   [1, 2, 3, 4],
                   [5, 6, 7, 8]]])

# A main diagonal from each batch.
tf.matrix_diag_part(input) ==> [[1, 6, 7],  # Output shape: (2, 3)
                                [5, 2, 7]]

# A superdiagonal from each batch.
tf.matrix_diag_part(input, k = 1)
  ==> [[2, 7, 6],  # Output shape: (2, 3)
       [4, 3, 8]]

# A tridiagonal band from each batch.
tf.matrix_diag_part(input, k = (-1, 1))
  ==> [[[2, 7, 6],  # Output shape: (2, 3, 3)
        [1, 6, 7],
        [5, 8, 0]],
       [[4, 3, 8],
        [5, 2, 7],
        [1, 6, 0]]]

# Padding value = 9
tf.matrix_diag_part(input, k = (1, 3), padding_value = 9)
  ==> [[[4, 9, 9],  # Output shape: (2, 3, 3)
        [3, 8, 9],
        [2, 7, 6]],
       [[2, 9, 9],
        [3, 4, 9],
        [4, 3, 8]]]

तर्क:

स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
इनपुट: रैंक r टेंसर जहां r >= 2 ।
k: विकर्ण ऑफसेट। सकारात्मक मान का अर्थ है सुपरविकर्ण, 0 मुख्य विकर्ण को संदर्भित करता है, और नकारात्मक मान का अर्थ है उपविकर्ण। k एक एकल पूर्णांक (एकल विकर्ण के लिए) या मैट्रिक्स बैंड के निम्न और उच्च सिरों को निर्दिष्ट करने वाले पूर्णांकों की एक जोड़ी हो सकता है। k[0] k[1] से बड़ा नहीं होना चाहिए।
पैडिंग_वैल्यू: निर्दिष्ट विकर्ण बैंड के बाहर के क्षेत्र को भरने का मान। डिफ़ॉल्ट 0 है.

रिटर्न:

Output : निकाले गए विकर्ण।

निर्माता और विध्वंसक
`MatrixDiagPartV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input k, :: tensorflow::Input padding_value)`

सार्वजनिक गुण
`diagonal`	`:: tensorflow::Output`
`operation`	`Operation`

सार्वजनिक समारोह
`node () const`	`::tensorflow::Node *`
`operator::tensorflow::Input () const`
`operator::tensorflow::Output () const`

सार्वजनिक गुण

विकर्ण

::tensorflow::Output diagonal

संचालन

Operation operation

सार्वजनिक समारोह

मैट्रिक्सडायगपार्टV2

 MatrixDiagPartV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input k,
  ::tensorflow::Input padding_value
)

नोड

::tensorflow::Node * node() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::इनपुट

 operator::tensorflow::Input() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट

 operator::tensorflow::Output() const

टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: मैट्रिक्सडायगपार्टV2

सारांश

निर्माता और विध्वंसक

सार्वजनिक गुण

सार्वजनिक समारोह

सार्वजनिक गुण

विकर्ण

संचालन

सार्वजनिक समारोह

मैट्रिक्सडायगपार्टV2

नोड

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::इनपुट

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट