MatrixDiagV3

パブリック最終クラスMatrixDiagV3

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。

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、それ以外はすべて `padding` で埋め込まれます。 `num_rows` と `num_cols` は、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仮定し、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。

「対角線」の「r」次元を「[I, J, ..., L, M, N]」とします。対角線が 1 つだけ与えられた場合 (`k` は整数または `k[0])、出力テンソルはランク `r+1` で形状 `[I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols]` になります。 == k[1]`)。それ以外の場合は、ランク `r` の形状 `[I, J, ..., L, num_rows, num_cols]` を持ちます。

'diagonal' の 2 番目に内側の寸法には 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] - d」、および「index_in_diag = n - max(d, 0) + offset」です。

対角線の位置が右にある場合を除き、「offset」はゼロです。

offset = max_diag_len - diag_len(d) ; if (`align` in {RIGHT_LEFT, RIGHT_RIGHT
                                            and `d >= 0`) or
                                          (`align` in {LEFT_RIGHT, RIGHT_RIGHT}
                                            and `d <= 0`)
          0                          ; otherwise
 }
ここで、`diag_len(d) = min(cols - max(d, 0), rows + min(d, 0))`。

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 tridiagonal band (per batch).
 diagonals = np.array([[[0, 8, 9],  # Input shape: (2, 2, 3)
                        [1, 2, 3],
                        [4, 5, 0]],
                       [[0, 2, 3],
                        [6, 7, 9],
                        [9, 1, 0]]])
 tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 1))
   ==> [[[1, 8, 0],  # Output shape: (2, 3, 3)
         [4, 2, 9],
         [0, 5, 3]],
        [[6, 2, 0],
         [9, 7, 3],
         [0, 1, 9]]]
 
 # LEFT_RIGHT alignment.
 diagonals = np.array([[[8, 9, 0],  # Input shape: (2, 2, 3)
                        [1, 2, 3],
                        [0, 4, 5]],
                       [[2, 3, 0],
                        [6, 7, 9],
                        [0, 9, 1]]])
 tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 1), align="LEFT_RIGHT")
   ==> [[[1, 8, 0],  # Output shape: (2, 3, 3)
         [4, 2, 9],
         [0, 5, 3]],
        [[6, 2, 0],
         [9, 7, 3],
         [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]]

ネストされたクラス

クラスMatrixDiagV3.オプションMatrixDiagV3のオプションの属性

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

静的MatrixDiagV3.Options
align (文字列の整列)
出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <T extends TType > MatrixDiagV3 <T>
create (スコープscope、オペランド<T>対角線、オペランド<TInt32> k、オペランド<TInt32> numRows、オペランド<TInt32> numCols、オペランド<T>paddingValue、オプション...オプション)
新しい MatrixDiagV3 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
出力<T>
出力()
`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。

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: 「MatrixDiagV3」

パブリックメソッド

public static MatrixDiagV3.Options align (文字列整列)

パラメータ
整列する一部の対角線は「max_diag_len」より短いため、パディングする必要があります。 `align` は、上対角と下対角をそれぞれどのように配置するかを指定する文字列です。可能な配置は、「RIGHT_LEFT」 (デフォルト)、「LEFT_RIGHT」、「LEFT_LEFT」、および「RIGHT_RIGHT」の 4 つです。 「RIGHT_LEFT」は、上対角を右に配置し (行を左に埋めます)、下対角を左に配置します (行を右に埋めます)。 LAPACK が使用するパッキング形式です。 cuSPARSE は、逆の配置である「LEFT_RIGHT」を使用します。

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static MatrixDiagV3 <T> create (スコープスコープ、オペランド<T>対角線、オペランド<TInt32> k、オペランド<TInt32> numRows、オペランド<TInt32> numCols、オペランド<T>paddingValue、オプション...オプション)

新しい MatrixDiagV3 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメータ
範囲現在のスコープ
対角線ランク「r」（「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」は、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]` は `k[1]` より大きくてはなりません。
行数出力行列の行数。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。
列数出力行列の列数。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。
パディング値指定された対角帯の外側の領域を埋める数値。デフォルトは 0 です。
オプションオプションの属性値を持ちます
返品
  • MatrixDiagV3 の新しいインスタンス

public出力<T>出力()

`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。