সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: ম্যাট্রিক্সসেটডায়াগ
#include <array_ops.h> নতুন ব্যাচ করা তির্যক মান সহ একটি ব্যাচ করা ম্যাট্রিক্স টেনসর প্রদান করে।
সারাংশ
input এবং diagonal প্রদত্ত, এই ক্রিয়াকলাপটি input হিসাবে একই আকৃতি এবং মান সহ একটি টেনসর প্রদান করে, সবচেয়ে ভিতরের ম্যাট্রিক্সের প্রধান কর্ণ ব্যতীত। এইগুলি diagonal মান দ্বারা ওভাররাইট করা হবে।
আউটপুট নিম্নরূপ গণনা করা হয়:
অনুমান করুন input k+1 মাত্রা রয়েছে [I, J, K, ..., M, N] এবং diagonal k মাত্রা রয়েছে [I, J, K, ..., min(M, N)] । তারপর আউটপুট হল মাত্রা সহ র্যাঙ্ক k+1 এর একটি টেনসর [I, J, K, ..., M, N] যেখানে:
-
output[i, j, k, ..., m, n] = diagonal[i, j, k, ..., n] m == n এর জন্য। -
output[i, j, k, ..., m, n] = input[i, j, k, ..., m, n] m != n এর জন্য।
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- ইনপুট: র্যাঙ্ক
k+1 , যেখানে k >= 1 । - তির্যক: র্যাঙ্ক
k , যেখানে k >= 1 ।
রিটার্ন:
-
Output : র্যাঙ্ক k+1 , output.shape = input.shape সহ।
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
নোড
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() const
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-27 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-27 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],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/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/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, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_matrix_set_diag_1a58d08deb35db4f1602c1df59432ade6c) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/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```"]]
