tf.raw_ops.MatrixSetDiagV3
Возвращает пакетный тензор матрицы с новыми пакетными диагональными значениями.
tf.raw_ops.MatrixSetDiagV3(
input, diagonal, k, align='RIGHT_LEFT', name=None
)
Учитывая input и diagonal, эта операция возвращает тензор с такой же формой и значениями, как у input, за исключением указанных диагоналей внутренних матриц. Они будут перезаписаны значениями в diagonal.
input имеет r+1 измерения [I, J, ..., L, M, N]. Когда k является скаляром или k[0] == k[1], diagonal имеет r измерения [I, J, ..., L, max_diag_len]. В противном случае, он имеет r+1 измерения [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len]. num_diags — это количество диагоналей, num_diags = k[1] - k[0] + 1. max_diag_len — это самая длинная диагональ в диапазоне [k[0], k[1]], max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0))
Выходной тензор имеет ранг k+1 с измерениями [I, J, ..., L, M, N]. Если k является скаляром или k[0] == k[1]:
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, n-max(k[1], 0)] ; if n - m == k[1]
input[i, j, ..., l, m, n] ; otherwise
В противном случае,
output[i, j, ..., l, m, n]
= diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
input[i, j, ..., l, m, n] ; otherwise
где d = n - m, diag_index = k[1] - d и index_in_diag = n - max(d, 0) + offset.
offset равно нулю, кроме случаев, когда выравнивание диагонали находится справа.
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
где diag_len(d) = min(cols - max(d, 0), rows + min(d, 0)).
Пример:
# The main diagonal.
input = np.array([[[7, 7, 7, 7], # Input shape: (2, 3, 4)
[7, 7, 7, 7],
[7, 7, 7, 7]],
[[7, 7, 7, 7],
[7, 7, 7, 7],
[7, 7, 7, 7]]])
diagonal = np.array([[1, 2, 3], # Diagonal shape: (2, 3)
[4, 5, 6]])
tf.matrix_set_diag(input, diagonal)
==> [[[1, 7, 7, 7], # Output shape: (2, 3, 4)
[7, 2, 7, 7],
[7, 7, 3, 7]],
[[4, 7, 7, 7],
[7, 5, 7, 7],
[7, 7, 6, 7]]]
# A superdiagonal (per batch).
tf.matrix_set_diag(input, diagonal, k = 1)
==> [[[7, 1, 7, 7], # Output shape: (2, 3, 4)
[7, 7, 2, 7],
[7, 7, 7, 3]],
[[7, 4, 7, 7],
[7, 7, 5, 7],
[7, 7, 7, 6]]]
# A band of diagonals.
diagonals = np.array([[[0, 9, 1], # Diagonal shape: (2, 4, 3)
[6, 5, 8],
[1, 2, 3],
[4, 5, 0]],
[[0, 1, 2],
[5, 6, 4],
[6, 1, 2],
[3, 4, 0]]])
tf.matrix_set_diag(input, diagonals, k = (-1, 2))
==> [[[1, 6, 9, 7], # Output shape: (2, 3, 4)
[4, 2, 5, 1],
[7, 5, 3, 8]],
[[6, 5, 1, 7],
[3, 1, 6, 2],
[7, 4, 2, 4]]]
# LEFT_RIGHT alignment.
diagonals = np.array([[[9, 1, 0], # Diagonal shape: (2, 4, 3)
[6, 5, 8],
[1, 2, 3],
[0, 4, 5]],
[[1, 2, 0],
[5, 6, 4],
[6, 1, 2],
[0, 3, 4]]])
tf.matrix_set_diag(input, diagonals, k = (-1, 2), align="LEFT_RIGHT")
==> [[[1, 6, 9, 7], # Output shape: (2, 3, 4)
[4, 2, 5, 1],
[7, 5, 3, 8]],
[[6, 5, 1, 7],
[3, 1, 6, 2],
[7, 4, 2, 4]]]
| Аргументы | |
|---|---|
input | A Tensor. Ранг r+1, где r >= 1. |
diagonal | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input. Ранг r, когда k — целое число или k[0] == k[1]. В противном случае, ранг r+1. k >= 1. |
k | A Tensor типа int32. Смещение диагонали. Положительное значение означает сверхдиагональ, 0 — главную диагональ, а отрицательное значение — поддиагонали. k может быть единственным целым числом (для одной диагонали) или парой целых чисел, определяющих нижний и верхний концы полосы матрицы. k[0] не должен быть больше k[1]. |
align | Необязательный string из: "LEFT_RIGHT", "RIGHT_LEFT", "LEFT_LEFT", "RIGHT_RIGHT". По умолчанию "RIGHT_LEFT". Некоторые диагонали короче max_diag_len и требуют заполнения. align — строка, определяющая, как должны выравниваться сверхдиагонали и поддиагонали соответственно. Существует четыре возможных выравнивания: «RIGHT_LEFT» (по умолчанию), «LEFT_RIGHT», «LEFT_LEFT» и «RIGHT_RIGHT». «RIGHT_LEFT» выравнивает сверхдиагонали справа (левое заполнение строки) и поддиагонали слева (правое заполнение строки). Это формат упаковки, используемый LAPACK. cuSPARSE использует «LEFT_RIGHT», что является обратным выравниванием. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
A Tensor. Имеет тот же тип, что и input. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/MatrixSetDiagV3
