torch.diag

torch.diag(input, diagonal=0, *, out=None) → Tensor

• Если input является вектором (тензором размерности 1), возвращает квадратный тензор размерности 2, в котором элементы input расположены на диагонали.
• Если input является матрицей (тензором размерности 2), возвращает тензор размерности 1 с элементами диагонали input.

Аргумент diagonal определяет, какую диагональ следует рассматривать:

• Если diagonal = 0, это главная диагональ.
• Если diagonal > 0, это диагональ выше главной.
• Если diagonal < 0, это диагональ ниже главной.

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор.
• diagonal (int, optional) – диагональ для рассмотрения

Именованные аргументы:

out (Tensor, optional) – выходной тензор.

См. также

torch.diagonal() всегда возвращает диагональ входного тензора.

torch.diagflat() всегда создает тензор, диагональные элементы которого задаются входными данными.

Примеры:

Получить квадратную матрицу, в которой входной вектор является диагональю:

>>> a = torch.randn(3)
>>> a
tensor([ 0.5950,-0.0872, 2.3298])
>>> torch.diag(a)
tensor([[ 0.5950, 0.0000, 0.0000],
        [ 0.0000,-0.0872, 0.0000],
        [ 0.0000, 0.0000, 2.3298]])
>>> torch.diag(a, 1)
tensor([[ 0.0000, 0.5950, 0.0000, 0.0000],
        [ 0.0000, 0.0000,-0.0872, 0.0000],
        [ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 2.3298],
        [ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]])

Получить k-ю диагональ заданной матрицы:

>>> a = torch.randn(3, 3)
>>> a
tensor([[-0.4264, 0.0255,-0.1064],
        [ 0.8795,-0.2429, 0.1374],
        [ 0.1029,-0.6482,-1.6300]])
>>> torch.diag(a, 0)
tensor([-0.4264,-0.2429,-1.6300])
>>> torch.diag(a, 1)
tensor([ 0.0255, 0.1374])