fluxo tensor:: ops:: MatrixBandPart
#include <array_ops.h>
Copie um tensor definindo tudo fora de uma banda central em cada matriz mais interna como zero.
Resumo
A parte band
é calculada da seguinte forma: Suponha que input
tenha k
dimensões [I, J, K, ..., M, N]
, então a saída é um tensor com a mesma forma onde
band[i, j, k, ..., m, n] = in_band(m, n) * input[i, j, k, ..., m, n]
.
A função indicadora
in_band(m, n) = (num_lower < 0 || (mn) <= num_lower)) && (num_upper < 0 || (nm) <= num_upper)
.
Por exemplo:
# 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]]
Casos especiais úteis:
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.
Argumentos:
- escopo: um objeto Escopo
- entrada: tensor de classificação
k
. - num_lower: tensor 0-D. Número de subdiagonais a serem mantidas. Se negativo, mantenha todo o triângulo inferior.
- num_upper: tensor 0-D. Número de superdiagonais a serem mantidas. Se negativo, mantenha todo o triângulo superior.
Retorna:
-
Output
: tensor de classificaçãok
da mesma forma da entrada. O tensor com faixas extraído.
Construtores e Destruidores | |
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MatrixBandPart (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input num_lower, :: tensorflow::Input num_upper) |
Atributos públicos | |
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band | |
operation |
Funções públicas | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Atributos públicos
banda
::tensorflow::Output band
operação
Operation operation
Funções públicas
MatrixBandPart
MatrixBandPart( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input num_lower, ::tensorflow::Input num_upper )
nó
::tensorflow::Node * node() const
operador::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operador::tensorflow::Saída
operator::tensorflow::Output() const