Trả về một tensor ma trận theo đợt với các giá trị đường chéo theo đợt mới.
Cho `đầu vào` và `đường chéo`, thao tác này trả về một tenxơ có hình dạng và giá trị giống như `đầu vào`, ngoại trừ các đường chéo được chỉ định của ma trận trong cùng. Những giá trị này sẽ bị ghi đè bởi các giá trị trong `đường chéo`.
`input` có kích thước `r+1` `[I, J, ..., L, M, N]`. Khi `k` là vô hướng hoặc `k[0] == k[1]`, `đường chéo` có các kích thước `r` `[I, J, ..., L, max_diag_len]`. Mặt khác, nó có kích thước `r+1` `[I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len]`. `num_diags` là số đường chéo, `num_diags = k[1] - k[0] + 1`. `max_diag_len` là đường chéo dài nhất trong phạm vi `[k[0], k[1]]`, `max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0] , 0))`
Đầu ra là một tensor hạng `k+1` với các kích thước `[I, J, ..., L, M, N]`. Nếu `k` là vô hướng hoặc `k[0] == k[1]`:
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, n-max(k[1], 0)] ; if n - m == k[1]
input[i, j, ..., l, m, n] ; otherwise
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
input[i, j, ..., l, m, n] ; otherwise
`offset` bằng 0 ngoại trừ khi căn chỉnh của đường chéo ở bên phải.
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
}Ví dụ:
# The main diagonal.
input = np.array([[[7, 7, 7, 7], # Input shape: (2, 3, 4)
[7, 7, 7, 7],
[7, 7, 7, 7]],
[[7, 7, 7, 7],
[7, 7, 7, 7],
[7, 7, 7, 7]]])
diagonal = np.array([[1, 2, 3], # Diagonal shape: (2, 3)
[4, 5, 6]])
tf.matrix_set_diag(input, diagonal)
==> [[[1, 7, 7, 7], # Output shape: (2, 3, 4)
[7, 2, 7, 7],
[7, 7, 3, 7]],
[[4, 7, 7, 7],
[7, 5, 7, 7],
[7, 7, 6, 7]]]
# A superdiagonal (per batch).
tf.matrix_set_diag(input, diagonal, k = 1)
==> [[[7, 1, 7, 7], # Output shape: (2, 3, 4)
[7, 7, 2, 7],
[7, 7, 7, 3]],
[[7, 4, 7, 7],
[7, 7, 5, 7],
[7, 7, 7, 6]]]
# A band of diagonals.
diagonals = np.array([[[0, 9, 1], # Diagonal shape: (2, 4, 3)
[6, 5, 8],
[1, 2, 3],
[4, 5, 0]],
[[0, 1, 2],
[5, 6, 4],
[6, 1, 2],
[3, 4, 0]]])
tf.matrix_set_diag(input, diagonals, k = (-1, 2))
==> [[[1, 6, 9, 7], # Output shape: (2, 3, 4)
[4, 2, 5, 1],
[7, 5, 3, 8]],
[[6, 5, 1, 7],
[3, 1, 6, 2],
[7, 4, 2, 4]]]
# LEFT_RIGHT alignment.
diagonals = np.array([[[9, 1, 0], # Diagonal shape: (2, 4, 3)
[6, 5, 8],
[1, 2, 3],
[0, 4, 5]],
[[1, 2, 0],
[5, 6, 4],
[6, 1, 2],
[0, 3, 4]]])
tf.matrix_set_diag(input, diagonals, k = (-1, 2), align="LEFT_RIGHT")
==> [[[1, 6, 9, 7], # Output shape: (2, 3, 4)
[4, 2, 5, 1],
[7, 5, 3, 8]],
[[6, 5, 1, 7],
[3, 1, 6, 2],
[7, 4, 2, 4]]]
Các lớp lồng nhau
| lớp học | MatrixSetDiag.Options | Thuộc tính tùy chọn cho MatrixSetDiag | |
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| MatrixSetDiag.Options tĩnh | căn chỉnh (Căn chỉnh chuỗi) |
| Đầu ra <T> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
| tĩnh <T mở rộng TType > MatrixSetDiag <T> | |
| Đầu ra <T> | đầu ra () Xếp hạng `r+1`, với `output.shape = input.shape`. |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
public static MatrixSetDiag.Options căn chỉnh (Căn chỉnh chuỗi)
Thông số
| căn chỉnh | Một số đường chéo ngắn hơn `max_diag_len` và cần được đệm. `align` là một chuỗi chỉ định cách căn chỉnh các đường siêu chéo và đường chéo phụ tương ứng. Có bốn cách sắp xếp có thể có: "RIGHT_LEFT" (mặc định), "LEFT_RIGHT", "LEFT_LEFT" và "RIGHT_RIGHT". "RIGHT_LEFT" căn chỉnh các đường chéo siêu sang phải ( Đệm bên trái hàng) và các đường chéo phụ về bên trái ( Đệm bên phải hàng). Đây là định dạng đóng gói mà LAPACK sử dụng. cuSPARSE sử dụng "LEFT_RIGHT", đây là cách căn chỉnh ngược lại. |
|---|
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
public static MatrixSetDiag <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, đầu vào Toán hạng <T>, Đường chéo Toán tử <T>, Toán hạng < TInt32 > k, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác MatrixSetDiag mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| đầu vào | Xếp hạng `r+1`, trong đó `r >= 1`. |
| đường chéo | Xếp hạng `r` khi `k` là số nguyên hoặc `k[0] == k[1]`. Ngược lại, nó có thứ hạng `r+1`. `k >= 1`. |
| k | (Các) khoảng lệch chéo. Giá trị dương có nghĩa là đường chéo lớn, 0 là đường chéo chính và giá trị âm có nghĩa là đường chéo phụ. `k` có thể là một số nguyên đơn (đối với một đường chéo) hoặc một cặp số nguyên chỉ định đầu dưới và đầu cao của dải ma trận. `k[0]` không được lớn hơn `k[1]`. |
| tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của MatrixSetDiag