コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
テンソルフロー::作戦::マトリックスダイアグV2
#include <array_ops.h>指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。
まとめ
行列のk[0]番目からk[1]番目の対角としてdiagonalの内容を含むテンソルを返します。それ以外はすべてpaddingで埋められます。 num_rowsとnum_cols 、出力の最も内側の行列の次元を指定します。両方が指定されていない場合、この操作は最も内側の行列が正方形であると想定し、そのサイズをkとdiagonalの最も内側の次元から推測します。それらの 1 つだけが指定されている場合、この操作は、指定されていない値が他の基準に基づいて可能な最小値であると想定します。
diagonal次元がrであるとします[I, J, ..., L, M, N] 。対角線が 1 つだけ与えられた場合 ( kは整数、またはk[0] == k[1] )、出力テンソルは、形状[I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols]のランクr+1 1 を持ちます。 。それ以外の場合は、 [I, J, ..., L, num_rows, num_cols]の形状を持つランクrを持ちます。
diagonalの 2 番目に内側の次元には 2 つの意味があります。 kがスカラーまたはk[0] == k[1]の場合、 Mはバッチ サイズ [I, J, ..., M] の一部であり、出力テンソルは次のようになります。
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, n-max(d_upper, 0)] ; if n - m == d_upper
padding_value ; otherwiseそれ以外の場合、 Mは同じバッチ内の行列の対角数 ( M = k[1]-k[0]+1 ) として扱われ、出力テンソルは次のようになります。
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
padding_value ; otherwiseここで、
d = n - m 、
diag_index = k[1] - d 、および
index_in_diag = n - max(d, 0)です。
例えば：
# The main diagonal.
diagonal = np.array([[1, 2, 3, 4], # Input shape: (2, 4)
[5, 6, 7, 8]])
tf.matrix_diag(diagonal) ==> [[[1, 0, 0, 0], # Output shape: (2, 4, 4)
[0, 2, 0, 0],
[0, 0, 3, 0],
[0, 0, 0, 4]],
[[5, 0, 0, 0],
[0, 6, 0, 0],
[0, 0, 7, 0],
[0, 0, 0, 8]]]# A superdiagonal (per batch).
diagonal = np.array([[1, 2, 3], # Input shape: (2, 3)
[4, 5, 6]])
tf.matrix_diag(diagonal, k = 1)
==> [[[0, 1, 0, 0], # Output shape: (2, 4, 4)
[0, 0, 2, 0],
[0, 0, 0, 3],
[0, 0, 0, 0]],
[[0, 4, 0, 0],
[0, 0, 5, 0],
[0, 0, 0, 6],
[0, 0, 0, 0]]]# A band of diagonals.
diagonals = np.array([[[1, 2, 3], # Input shape: (2, 2, 3)
[4, 5, 0]],
[[6, 7, 9],
[9, 1, 0]]])
tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 0))
==> [[[1, 0, 0], # Output shape: (2, 3, 3)
[4, 2, 0],
[0, 5, 3]],
[[6, 0, 0],
[9, 7, 0],
[0, 1, 9]]]# Rectangular matrix.
diagonal = np.array([1, 2]) # Input shape: (2)
tf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, num_cols = 4)
==> [[0, 0, 0, 0], # Output shape: (3, 4)
[1, 0, 0, 0],
[0, 2, 0, 0]]# Rectangular matrix with inferred num_cols and padding_value = 9.
tf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, padding_value = 9)
==> [[9, 9], # Output shape: (3, 2)
[1, 9],
[9, 2]]引数:
- スコープ:スコープオブジェクト
- 対角線: ランク
r 、ここでr >= 1 - k: 対角オフセット。正の値は上対角を意味し、0 は主対角を意味し、負の値は下対角を意味します。
k 、単一の整数 (単一の対角線の場合)、またはマトリックス バンドの下限と上限を指定する整数のペアにすることができます。 k[0] k[1]より大きくてはなりません。 - num_rows: 出力行列の行数。これが指定されていない場合、この操作は出力行列が正方行列であると想定し、 k と
diagonalの最も内側の次元から行列のサイズを推測します。 - num_cols: 出力行列の列数。これが指定されていない場合、この操作は出力行列が正方行列であると想定し、 k と
diagonalの最も内側の次元から行列のサイズを推測します。 - padding_value: 指定された対角バンドの外側の領域を埋める数値。デフォルトは 0 です。
戻り値:
-
Output : kが整数またはk[0] == k[1]の場合はランクr+1を持ち、それ以外の場合はランクrを持ちます。
パブリック属性
公共機能
ノード
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
演算子::tensorflow::出力
operator::tensorflow::Output() const
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2025-07-27 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-27 UTC。"],[],[],null,["# tensorflow::ops::MatrixDiagV2 Class Reference\n\ntensorflow::ops::MatrixDiagV2\n=============================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nReturns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values.\n\nSummary\n-------\n\nReturns a tensor with the contents in `diagonal` as `k[0]`-th to `k[1]`-th diagonals of a matrix, with everything else padded with `padding`. `num_rows` and `num_cols` specify the dimension of the innermost matrix of the output. If both are not specified, the op assumes the innermost matrix is square and infers its size from `k` and the innermost dimension of `diagonal`. If only one of them is specified, the op assumes the unspecified value is the smallest possible based on other criteria.\n\nLet `diagonal` have `r` dimensions `[I, J, ..., L, M, N]`. The output tensor has rank `r+1` with shape `[I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols]` when only one diagonal is given (`k` is an integer or `k[0] == k[1]`). Otherwise, it has rank `r` with shape `[I, J, ..., L, num_rows, num_cols]`.\n\nThe second innermost dimension of `diagonal` has double meaning. When `k` is scalar or `k[0] == k[1]`, `M` is part of the batch size \\[I, J, ..., M\\], and the output tensor is:\n\n\n```scdoc\noutput[i, j, ..., l, m, n]\n = diagonal[i, j, ..., l, n-max(d_upper, 0)] ; if n - m == d_upper\n padding_value ; otherwise\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOtherwise, `M` is treated as the number of diagonals for the matrix in the same batch (`M = k[1]-k[0]+1`), and the output tensor is:\n\n\u003cbr /\u003e\n\n```scdoc\noutput[i, j, ..., l, m, n]\n = diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] \u003c= d \u003c= k[1]\n padding_value ; otherwise\n```\nwhere `d = n - m`, `diag_index = k[1] - d`, and `index_in_diag = n - max(d, 0)`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nFor example:\n\n\n```scdoc\n# The main diagonal.\ndiagonal = np.array([[1, 2, 3, 4], # Input shape: (2, 4)\n [5, 6, 7, 8]])\ntf.matrix_diag(diagonal) ==\u003e [[[1, 0, 0, 0], # Output shape: (2, 4, 4)\n [0, 2, 0, 0],\n [0, 0, 3, 0],\n [0, 0, 0, 4]],\n [[5, 0, 0, 0],\n [0, 6, 0, 0],\n [0, 0, 7, 0],\n [0, 0, 0, 8]]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```scdoc\n# A superdiagonal (per batch).\ndiagonal = np.array([[1, 2, 3], # Input shape: (2, 3)\n [4, 5, 6]])\ntf.matrix_diag(diagonal, k = 1)\n ==\u003e [[[0, 1, 0, 0], # Output shape: (2, 4, 4)\n [0, 0, 2, 0],\n [0, 0, 0, 3],\n [0, 0, 0, 0]],\n [[0, 4, 0, 0],\n [0, 0, 5, 0],\n [0, 0, 0, 6],\n [0, 0, 0, 0]]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```scdoc\n# A band of diagonals.\ndiagonals = np.array([[[1, 2, 3], # Input shape: (2, 2, 3)\n [4, 5, 0]],\n [[6, 7, 9],\n [9, 1, 0]]])\ntf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 0))\n ==\u003e [[[1, 0, 0], # Output shape: (2, 3, 3)\n [4, 2, 0],\n [0, 5, 3]],\n [[6, 0, 0],\n [9, 7, 0],\n [0, 1, 9]]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```scdoc\n# Rectangular matrix.\ndiagonal = np.array([1, 2]) # Input shape: (2)\ntf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, num_cols = 4)\n ==\u003e [[0, 0, 0, 0], # Output shape: (3, 4)\n [1, 0, 0, 0],\n [0, 2, 0, 0]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```scdoc\n# Rectangular matrix with inferred num_cols and padding_value = 9.\ntf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, padding_value = 9)\n ==\u003e [[9, 9], # Output shape: (3, 2)\n [1, 9],\n [9, 2]]\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- diagonal: Rank `r`, where `r \u003e= 1`\n- k: Diagonal offset(s). Positive value means superdiagonal, 0 refers to the main diagonal, and negative value means subdiagonals. `k` can be a single integer (for a single diagonal) or a pair of integers specifying the low and high ends of a matrix band. `k[0]` must not be larger than `k[1]`.\n- num_rows: The number of rows of the output matrix. If it is not provided, the op assumes the output matrix is a square matrix and infers the matrix size from k and the innermost dimension of `diagonal`.\n- num_cols: The number of columns of the output matrix. If it is not provided, the op assumes the output matrix is a square matrix and infers the matrix size from k and the innermost dimension of `diagonal`.\n- padding_value: The number to fill the area outside the specified diagonal band with. Default is 0.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): Has rank `r+1` when `k` is an integer or `k[0] == k[1]`, rank `r` otherwise.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [MatrixDiagV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_diag_v2_1a0f4757e436efeaed1ba2bd9690367b7f)`(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)` diagonal, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` k, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` num_rows, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` num_cols, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` padding_value)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_diag_v2_1a09bb44acf7362d90e9b70dfaa3ebd8fd) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_diag_v2_1a180f0e2069ba614f9a8bf4593d6b322a) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_diag_v2_1a5faf264fc6c643dfc49d1d5b00828973)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_diag_v2_1a8301ec1ffa503e41034e06b9fc8dfd93)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_diag_v2_1a96f20bc6c061cadeeb30e3986311fc2c)`() 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### MatrixDiagV2\n\n```gdscript\n MatrixDiagV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input diagonal,\n ::tensorflow::Input k,\n ::tensorflow::Input num_rows,\n ::tensorflow::Input num_cols,\n ::tensorflow::Input padding_value\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```"]]
