aliran tensor:: operasi:: MatrixBandBagian
#include <array_ops.h>
Salin pengaturan tensor segala sesuatu di luar pita pusat di setiap matriks terdalam.
Ringkasan
ke nol.
Bagian band
dihitung sebagai berikut: Asumsikan input
mempunyai k
dimensi [I, J, K, ..., M, N]
, maka keluarannya berupa tensor dengan bentuk yang sama dimana
band[i, j, k, ..., m, n] = in_band(m, n) * input[i, j, k, ..., m, n]
.
Fungsi indikator
in_band(m, n) = (num_lower < 0 || (mn) <= num_lower)) && (num_upper < 0 || (nm) <= num_upper)
.
Misalnya:
# if 'input' is [[ 0, 1, 2, 3] [-1, 0, 1, 2] [-2, -1, 0, 1] [-3, -2, -1, 0]],
tf.matrix_band_part(input, 1, -1) ==> [[ 0, 1, 2, 3] [-1, 0, 1, 2] [ 0, -1, 0, 1] [ 0, 0, -1, 0]],
tf.matrix_band_part(input, 2, 1) ==> [[ 0, 1, 0, 0] [-1, 0, 1, 0] [-2, -1, 0, 1] [ 0, -2, -1, 0]]
Kasus khusus yang berguna:
tf.matrix_band_part(input, 0, -1) ==> Upper triangular part. tf.matrix_band_part(input, -1, 0) ==> Lower triangular part. tf.matrix_band_part(input, 0, 0) ==> Diagonal.
Argumen:
- ruang lingkup: Objek Lingkup
- masukan: Tensor peringkat
k
. - num_lower: tensor 0-D. Jumlah subdiagonal yang harus dipertahankan. Jika negatif, pertahankan seluruh segitiga bawah.
- num_upper: tensor 0-D. Jumlah superdiagonal yang harus dipertahankan. Jika negatif, pertahankan seluruh segitiga atas.
Pengembalian:
-
Output
: Peringkatk
tensor dengan bentuk yang sama dengan masukan. Tensor berpita yang diekstraksi.
Konstruktor dan Destruktor | |
---|---|
MatrixBandPart (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input num_lower, :: tensorflow::Input num_upper) |
Atribut publik | |
---|---|
band | |
operation |
Fungsi publik | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Atribut publik
pita
::tensorflow::Output band
operasi
Operation operation
Fungsi publik
MatrixBandBagian
MatrixBandPart( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input num_lower, ::tensorflow::Input num_upper )
simpul
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Masukan
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Keluaran
operator::tensorflow::Output() const