tensor akışı:: işlem:: MatrixBandPart

Her en içteki matriste merkezi bant dışındaki her şeyi ayarlayan bir tensör kopyalayın.

Özet

sıfıra.

band kısmı şu şekilde hesaplanır: input k boyuta sahip olduğunu varsayarsak [I, J, K, ..., M, N] , bu durumda çıkış aynı şekle sahip bir tensör olur;

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

Gösterge işlevi

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

Örneğin:

# 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]]

Yararlı özel durumlar:

 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.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• giriş: Rank k tensör.
• num_lower: 0-D tensörü. Tutulacak alt köşegenlerin sayısı. Negatifse alt üçgenin tamamını koruyun.
• num_upper: 0-D tensörü. Tutulacak süper köşegenlerin sayısı. Negatifse üst üçgenin tamamını koruyun.

İade:

• Output : Girişle aynı şekle sahip sıra k tensörü. Çıkarılan bantlı tensör.

Genel özellikler

::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