MatrixDiagPart

classe final pública MatrixDiagPart

Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote.

Retorna um tensor com `k[0]`-ésima a `k[1]`-ésima diagonais da `entrada` em lote.

Suponha que `entrada` tenha `r` dimensões `[I, J, ..., L, M, N]`. Seja `max_diag_len` o comprimento máximo entre todas as diagonais a serem extraídas, `max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0))` Seja `num_diags` seja o número de diagonais a extrair, `num_diags = k[1] - k[0] + 1`.

Se `num_diags == 1`, o tensor de saída é de classificação `r - 1` com forma `[I, J, ..., L, max_diag_len]` e valores:

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

Caso contrário, o tensor de saída tem classificação `r` com dimensões `[I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len]` com valores:

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.
onde `d = k[1] - m`, `y = max(-d, 0)` e `x = max(d, 0)`.

A entrada deve ser pelo menos uma matriz.

Por exemplo:

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]]]

Constantes

Corda OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Métodos Públicos

Saída <T>
asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
estático <T estende TType > MatrixDiagPart <T>
create ( escopo do escopo , entrada do operando <T>, operando < TInt32 > k, operando <T> paddingValue)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação MatrixDiagPart.
Saída <T>
diagonal ()
As diagonais extraídas.

Métodos herdados

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor constante: "MatrixDiagPartV2"

Métodos Públicos

Saída pública <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico do tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static MatrixDiagPart <T> create ( escopo do escopo , entrada do operando <T>, operando < TInt32 > k, operando <T> paddingValue)

Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação MatrixDiagPart.

Parâmetros
escopo escopo atual
entrada Tensor de classificação `r` onde `r >= 2`.
k Deslocamentos diagonais. O valor positivo significa superdiagonal, 0 refere-se à diagonal principal e o valor negativo significa subdiagonais. `k` pode ser um único número inteiro (para uma única diagonal) ou um par de números inteiros especificando os extremos inferior e superior de uma banda de matriz. `k[0]` não deve ser maior que `k[1]`.
preenchimentoValor O valor com o qual preencher a área fora da banda diagonal especificada. O padrão é 0.
Devoluções
  • uma nova instância de MatrixDiagPart

Saída pública <T> diagonal ()

As diagonais extraídas.