MatrixDiagV2

public final class MatrixDiagV2

Restituisce un tensore diagonale in batch con valori diagonali in batch dati.

Restituisce un tensore con il contenuto in `diagonal` come` k [0] `-th a` k [1] `-th diagonali di una matrice, con tutto il resto riempito con` padding`. `num_rows` e` num_cols` specificano la dimensione della matrice più interna dell'output. Se entrambi non sono specificati, l'op assume che la matrice più interna sia quadrata e deduce la sua dimensione da "k" e la dimensione più interna di "diagonale". Se viene specificato solo uno di essi, l'op assume che il valore non specificato sia il più piccolo possibile in base ad altri criteri.

Lascia che "diagonale" abbia dimensioni "r" "[I, J, ..., L, M, N]". Il tensore di output ha rango "r + 1" con forma "[I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols]" quando viene fornita una sola diagonale ("k" è un numero intero o "k [0] == k [1] "). Altrimenti, ha rango "r" con forma "[I, J, ..., L, num_rows, num_cols]".

La seconda dimensione più interna di "diagonale" ha un doppio significato. Quando "k" è scalare o "k [0] == k [1]", "M" fa parte della dimensione del batch [I, J, ..., M] e il tensore di output è:

output[i, j, ..., l, m, n]
   = diagonal[i, j, ..., l, n-max(d_upper, 0)] ; if n - m == d_upper
     padding_value                             ; otherwise
 
Altrimenti, "M" è trattato come il numero di diagonali per la matrice nello stesso batch ("M = k [1] -k [0] + 1") e il tensore di output è:
output[i, j, ..., l, m, n]
   = diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
     padding_value                                     ; otherwise
 
dove "d = n - m" , `diag_index = k [1] - d` e` index_in_diag = n - max (d, 0) `.

Ad esempio:

# 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]]
 

Metodi pubblici

Uscita <T>
asOutput ()
Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.
statico <T> MatrixDiagV2 <T>
create ( ambito ambito, operando <T> diagonale, operando <Integer> k, operando <Integer> numRows, operando <Integer> numCols, operando <T> paddingValue)
Metodo Factory per creare una classe che avvolge una nuova operazione MatrixDiagV2.
Uscita <T>
output ()
Ha rango "r + 1" quando "k" è un numero intero o "k [0] == k [1]", altrimenti rango "r".

Metodi ereditati

Metodi pubblici

output pubblico <T> asOutput ()

Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

public static MatrixDiagV2 <T> create ( ambito ambito, operando <T> diagonale, operando <Integer> k, operando <Integer> numRows, operando <Integer> numCols, operando <T> paddingValue)

Metodo Factory per creare una classe che avvolge una nuova operazione MatrixDiagV2.

Parametri
scopo ambito attuale
diagonale Rango "r", dove "r> = 1"
K Offset diagonale. Un valore positivo significa superdiagonale, 0 si riferisce alla diagonale principale e un valore negativo significa sottodiagonale. "k" può essere un singolo numero intero (per una singola diagonale) o una coppia di numeri interi che specificano le estremità inferiore e superiore di una banda di matrice. "k [0]" non deve essere maggiore di "k [1]".
numRows Il numero di righe della matrice di output. Se non è fornito, l'op assume che la matrice di output sia una matrice quadrata e deduce la dimensione della matrice da k e la dimensione più interna di "diagonale".
numCols Il numero di colonne della matrice di output. Se non è fornito, l'op assume che la matrice di output sia una matrice quadrata e deduce la dimensione della matrice da k e la dimensione più interna di "diagonale".
paddingValue Il numero con cui riempire l'area al di fuori della banda diagonale specificata. L'impostazione predefinita è 0.
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  • una nuova istanza di MatrixDiagV2

output pubblico <T> output ()

Ha rango "r + 1" quando "k" è un numero intero o "k [0] == k [1]", altrimenti rango "r".