テンソルフロー::作戦::マトリックスダイアグV2

#include <array_ops.h>

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。

まとめ

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ます。それ以外はすべてpaddingで埋められます。 num_rowsとnum_cols 、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想定し、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。

diagonal次元がrであるとします[I, J, ..., L, M, N] 。対角線が 1 つだけ与えられた場合 ( kは整数、またはk[0] == k[1] )、出力テンソルは、形状[I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols]のランクr+1 1 を持ちます。 。それ以外の場合は、 [I, J, ..., L, num_rows, num_cols]の形状を持つランクrを持ちます。

diagonalの 2 番目に内側の次元には 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
    output[i, j, ..., l, m, n]                ; 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, k[1]-d, n-max(d, 0)] ; if d_lower <= d <= d_upper
    input[i, j, ..., l, m, n]                   ; otherwise
ここでd = n - m

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 band of diagonals.
diagonals = np.array([[[1, 2, 3],  # Input shape: (2, 2, 3)
                       [4, 5, 0]],
                      [[6, 7, 9],
                       [9, 1, 0]]])
tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 0))
  ==> [[[1, 0, 0],  # Output shape: (2, 3, 3)
        [4, 2, 0],
        [0, 5, 3]],
       [[6, 0, 0],
        [9, 7, 0],
        [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 = 9.
tf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, padding = 9)
  ==> [[9, 9],  # Output shape: (3, 2)
       [1, 9],
       [9, 2]]

引数:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • 対角線: ランクr 、ここで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 、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] k[1]より大きくてはなりません。
  • num_rows: 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。
  • num_cols: 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。
  • padding_value: 指定された対角バンドの外側の領域を埋める数値。デフォルトは 0 です。

戻り値:

  • Output : 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。

コンストラクターとデストラクター

MatrixDiagV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input diagonal, :: tensorflow::Input k, :: tensorflow::Input num_rows, :: tensorflow::Input num_cols, :: tensorflow::Input padding_value)

パブリック属性

operation
output

公共機能

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

パブリック属性

手術

Operation operation

出力

::tensorflow::Output output

公共機能

マトリックスダイアグV2 

 MatrixDiagV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input diagonal,
  ::tensorflow::Input k,
  ::tensorflow::Input num_rows,
  ::tensorflow::Input num_cols,
  ::tensorflow::Input padding_value
)

ノード

::tensorflow::Node * node() const

演算子::tensorflow::入力

 operator::tensorflow::Input() const

演算子::tensorflow::出力

 operator::tensorflow::Output() const