टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: मैट्रिक्सबैंडपार्ट

प्रत्येक आंतरिक मैट्रिक्स में एक केंद्रीय बैंड के बाहर सब कुछ सेट करते हुए एक टेंसर की प्रतिलिपि बनाएँ।

सारांश

शून्य करने के लिए.

band भाग की गणना निम्नानुसार की जाती है: मान लें कि input में k आयाम हैं [I, J, K, ..., M, N] , तो आउटपुट उसी आकार वाला एक टेंसर है जहां

band[i, j, k, ..., m, n] = in_band(m, n) * input[i, j, k, ..., m, n]

सूचक कार्य

in_band(m, n) = (num_lower < 0 || (mn) <= num_lower)) && (num_upper < 0 || (nm) <= num_upper) .

उदाहरण के लिए:

# 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]]

उपयोगी विशेष मामले:

 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.

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• इनपुट: रैंक k टेंसर।
• num_lower: 0-डी टेंसर। रखने के लिए उपविकर्णों की संख्या. यदि नकारात्मक है, तो संपूर्ण निचला त्रिभुज रखें।
• num_upper: 0-डी टेंसर। रखने के लिए सुपरडायगोनल्स की संख्या. यदि नकारात्मक है, तो संपूर्ण ऊपरी त्रिभुज रखें।

रिटर्न:

• Output : इनपुट के समान आकार का रैंक k टेंसर। निकाला गया बैंडेड टेंसर।

सार्वजनिक गुण

::tensorflow::Output band

Operation operation

 MatrixBandPart(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input num_lower,
  ::tensorflow::Input num_upper
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const