تدفق التوتر:: العمليات:: MatrixDiagPartV2

إرجاع الجزء القطري المجمع من موتر مجمع.

ملخص

يُرجع موترًا بأقطار k[0] -th إلى k[1] -th input المجمع.

افترض أن input له أبعاد r [I, J, ..., L, M, N] . اجعل max_diag_len هو الحد الأقصى للطول بين جميع الأقطار المراد استخراجها، max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0)) دع num_diags هو عدد الأقطار استخراج، num_diags = k[1] - k[0] + 1 .

إذا كان num_diags == 1 ، فإن موتر الخرج يكون من الرتبة r - 1 بالشكل [I, J, ..., L, max_diag_len] والقيم:

diagonal[i, j, ..., l, n]
  = input[i, j, ..., l, n+y, n+x] ; when 0 <= n-y < M and 0 <= n-x < N,
    0                             ; otherwise.

بخلاف ذلك، فإن موتر الخرج له رتبة r مع الأبعاد [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] مع القيم:

diagonal[i, j, ..., l, m, n]
  = input[i, j, ..., l, n+y, n+x] ; when 0 <= n-y < M and 0 <= n-x < N,
    0                             ; otherwise.

يجب أن يكون الإدخال مصفوفة على الأقل.

على سبيل المثال:

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 = 9
tf.matrix_diag_part(input, k = (1, 3), padding = 9)
  ==> [[[4, 9, 9],  # Output shape: (2, 3, 3)
        [3, 8, 9],
        [2, 7, 6]],
       [[2, 9, 9],
        [3, 4, 9],
        [4, 3, 8]]]

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• الإدخال: رتبة موتر r حيث r >= 2 .
• k: الإزاحة القطرية. القيمة الموجبة تعني القطر الفائق، 0 تشير إلى القطر الرئيسي، والقيمة السالبة تعني الأقطار الفرعية. يمكن أن يكون k عددًا صحيحًا واحدًا (لقطر واحد) أو زوجًا من الأعداد الصحيحة التي تحدد الأطراف المنخفضة والعالية لنطاق المصفوفة. يجب ألا يكون k[0] أكبر من k[1] .
• قيمة الحشو: القيمة المراد ملء المنطقة خارج النطاق القطري المحدد بها. الافتراضي هو 0.

العوائد:

• Output : القطر (القطريات) المستخرج.

الصفات العامة

::tensorflow::Output diagonal

Operation operation

 MatrixDiagPartV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input k,
  ::tensorflow::Input padding_value
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const