テンソルフロー::作戦::マトリックスダイアグV3

#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。これらのうち 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
    padding_value                             ; 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, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
    padding_value                                     ; otherwise
ここで、 d = n - m 、 diag_index = [k] - d 、およびindex_in_diag = n - max(d, 0) + offset 。

対角線が右に配置されている場合を除き、 offsetはゼロです。 

offset = max_diag_len - diag_len(d) ; if (`align` in {RIGHT_LEFT, RIGHT_RIGHT}
                                           and `d >= 0`) or
                                         (`align` in {LEFT_RIGHT, RIGHT_RIGHT}
                                           and `d <= 0`)
         0                          ; otherwise
ここでdiag_len(d) = min(cols - max(d, 0), rows + min(d, 0)) 。

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 tridiagonal band (per batch).
diagonals = np.array([[[0, 8, 9],  # Input shape: (2, 2, 3)
                       [1, 2, 3],
                       [4, 5, 0]],
                      [[0, 2, 3],
                       [6, 7, 9],
                       [9, 1, 0]]])
tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 1))
  ==> [[[1, 8, 0],  # Output shape: (2, 3, 3)
        [4, 2, 9],
        [0, 5, 3]],
       [[6, 2, 0],
        [9, 7, 3],
        [0, 1, 9]]]

# LEFT_RIGHT alignment.
diagonals = np.array([[[8, 9, 0],  # Input shape: (2, 2, 3)
                       [1, 2, 3],
                       [0, 4, 5]],
                      [[2, 3, 0],
                       [6, 7, 9],
                       [0, 9, 1]]])
tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 1), align="LEFT_RIGHT")
  ==> [[[1, 8, 0],  # Output shape: (2, 3, 3)
        [4, 2, 9],
        [0, 5, 3]],
       [[6, 2, 0],
        [9, 7, 3],
        [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_value = 9.
tf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, padding_value = 9)
  ==> [[9, 9],  # Output shape: (3, 2)
       [1, 9],
       [9, 2]]

  

  
Arguments:
    
      
  • scope: A Scope object
    • 
      
  • diagonal: Rank r, where r >= 1
    • 
      
  • k: Diagonal offset(s). Positive value means superdiagonal, 0 refers to the main diagonal, and negative value means subdiagonals. k can be a single integer (for a single diagonal) or a pair of integers specifying the low and high ends of a matrix band. k[0] must not be larger than k[1].
    • 
      
  • num_rows: The number of rows of the output matrix. If it is not provided, the op assumes the output matrix is a square matrix and infers the matrix size from k and the innermost dimension of diagonal.
    • 
      
  • num_cols: The number of columns of the output matrix. If it is not provided, the op assumes the output matrix is a square matrix and infers the matrix size from k and the innermost dimension of diagonal.
    • 
      
  • padding_value: The number to fill the area outside the specified diagonal band with. Default is 0.
    • 
    

  
Optional attributes (see Attrs):
    
      
  • align: Some diagonals are shorter than max_diag_len and need to be padded. align is a string specifying how superdiagonals and subdiagonals should be aligned, respectively. There are four possible alignments: "RIGHT_LEFT" (default), "LEFT_RIGHT", "LEFT_LEFT", and "RIGHT_RIGHT". "RIGHT_LEFT" aligns superdiagonals to the right (left-pads the row) and subdiagonals to the left (right-pads the row). It is the packing format LAPACK uses. cuSPARSE uses "LEFT_RIGHT", which is the opposite alignment.
    • 
    

  
Returns:
    
      
  • Output: Has rank r+1 when k is an integer or k[0] == k[1], rank r otherwise. 
    • 
    

  

    

      
        
Constructors and Destructors

      		
    

    

      
        MatrixDiagV3(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input diagonal, ::tensorflow::Input k, ::tensorflow::Input num_rows, ::tensorflow::Input num_cols, ::tensorflow::Input padding_value)
        

      		
    

    

      
        MatrixDiagV3(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input diagonal, ::tensorflow::Input k, ::tensorflow::Input num_rows, ::tensorflow::Input num_cols, ::tensorflow::Input padding_value, const MatrixDiagV3::Attrs & attrs)
        

      		
    

  

  

    

      
        
Public attributes

      		
    

    

      
        operation
      
      
        
      
    

    

      
        output
      
      
        
      
    

  

  

    

      
        
Public functions

      		
    

    

      
        node() const 
      
      
        

          ::tensorflow::Node *
        

      		
    

    

      
        operator::tensorflow::Input() const 
      
      
        

          
        

      		
    

    

      
        operator::tensorflow::Output() const 
      
      
        

          
        

      		
    

  

  

    

      
        
Public static functions

      		
    

    

      
        Align(StringPiece x)
      
      
        
      
    

  

  

    

      
        
Structs

      		
    

    

      
        tensorflow::ops::MatrixDiagV3::Attrs
      
      
        
Optional attribute setters for MatrixDiagV3. 

      		
    

  

  
Public attributes

  

    
operation

    
Operation operation
出力
 
::tensorflow::Output output
公共機能
マトリックスダイアグV3 
 
 MatrixDiagV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input diagonal,
  ::tensorflow::Input k,
  ::tensorflow::Input num_rows,
  ::tensorflow::Input num_cols,
  ::tensorflow::Input padding_value
)
マトリックスダイアグV3 
 
 MatrixDiagV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input diagonal,
  ::tensorflow::Input k,
  ::tensorflow::Input num_rows,
  ::tensorflow::Input num_cols,
  ::tensorflow::Input padding_value,
  const MatrixDiagV3::Attrs & attrs
)
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 
パブリック静的関数
整列
 
Attrs Align(
  StringPiece x
)