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.
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.
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
Métodos herdados
| booleano | é igual (objeto arg0) |
| aula final<?> | getClass () |
| interno | código hash () |
| vazio final | notificar () |
| vazio final | notificar todos () |
| Corda | toString () |
| vazio final | espere (long arg0, int arg1) |
| vazio final | espere (arg0 longo) |
| vazio final | espere () |
| ambiente de execução abstrato | env () Retorne o ambiente de execução em que esta operação foi criada. |
| operação abstrata |
| saída abstrata <T> | asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor. |
| abstrato T | comoTensor () Retorna o tensor neste operando. |
| forma abstrata | |
| Classe abstrata<T> | tipo () Retorna o tipo de tensor deste operando |
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
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