torch.tril

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

Возвращает нижнюю треугольную часть матрицы (2-мерного тензора) или набора матриц input, остальные элементы тензора результата out устанавливаются в 0.

Нижняя треугольная часть матрицы определяется как элементы на и ниже диагонали.

Аргумент diagonal управляет выбором диагонали. Если diagonal = 0, сохраняются все элементы на и ниже главной диагонали. Положительное значение включает столько же диагоналей выше главной диагонали, а отрицательное значение исключает столько же диагоналей ниже главной диагонали. Главная диагональ — это набор индексов $\lbrace (i, i) \rbrace$ для $i \in [0, \min\{d_{1}, d_{2}\} - 1]$, где $d_{1}, d_{2}$ — это размеры матрицы.

Parameters

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

Keyword Arguments

out (Tensor, optional) – выходной тензор.

Пример:

>>> a = torch.randn(3, 3)
>>> a
tensor([[-1.0813, -0.8619,  0.7105],
        [ 0.0935,  0.1380,  2.2112],
        [-0.3409, -0.9828,  0.0289]])
>>> torch.tril(a)
tensor([[-1.0813,  0.0000,  0.0000],
        [ 0.0935,  0.1380,  0.0000],
        [-0.3409, -0.9828,  0.0289]])

>>> b = torch.randn(4, 6)
>>> b
tensor([[ 1.2219,  0.5653, -0.2521, -0.2345,  1.2544,  0.3461],
        [ 0.4785, -0.4477,  0.6049,  0.6368,  0.8775,  0.7145],
        [ 1.1502,  3.2716, -1.1243, -0.5413,  0.3615,  0.6864],
        [-0.0614, -0.7344, -1.3164, -0.7648, -1.4024,  0.0978]])
>>> torch.tril(b, diagonal=1)
tensor([[ 1.2219,  0.5653,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000],
        [ 0.4785, -0.4477,  0.6049,  0.0000,  0.0000,  0.0000],
        [ 1.1502,  3.2716, -1.1243, -0.5413,  0.0000,  0.0000],
        [-0.0614, -0.7344, -1.3164, -0.7648, -1.4024,  0.0000]])
>>> torch.tril(b, diagonal=-1)
tensor([[ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000],
        [ 0.4785,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000],
        [ 1.1502,  3.2716,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000],
        [-0.0614, -0.7344, -1.3164,  0.0000,  0.0000,  0.0000]])