tensorflow::ops::MatrixBandPart

#include <array_ops.h>

Копирует тензор, заменяя нулями все элементы за пределами центральной полосы в каждой внутренней матрице.

Сводка

Значение band вычисляется следующим образом: пусть input имеет k измерений [I, J, K, ..., M, N], тогда результатом будет тензор той же формы, в котором

band[i, j, k, ..., m, n] = in_band(m, n) * input[i, j, k, ..., m, n].

Индикаторная функция

in_band(m, n) = (num_lower < 0 || (m-n) <= num_lower)) && (num_upper < 0 || (n-m) <= num_upper).

Например:

# if 'input' is [[ 0,  1,  2, 3]
#                [-1,  0,  1, 2]
#                [-2, -1,  0, 1]
#                [-3, -2, -1, 0]],

tf.linalg.band_part(input, 1, -1) ==> [[ 0,  1,  2, 3]
                                       [-1,  0,  1, 2]
                                       [ 0, -1,  0, 1]
                                       [ 0,  0, -1, 0]],

tf.linalg.band_part(input, 2, 1) ==> [[ 0,  1,  0, 0]
                                      [-1,  0,  1, 0]
                                      [-2, -1,  0, 1]
                                      [ 0, -2, -1, 0]]

Полезные частные случаи:

tf.linalg.band_part(input, 0, -1) ==> Upper triangular part.
tf.linalg.band_part(input, -1, 0) ==> Lower triangular part.
tf.linalg.band_part(input, 0, 0) ==> Diagonal.

Аргументы:

• scope: объект Scope
• input: тензор ранга k.
• num_lower: тензор размерности 0. Количество сохраняемых поддиагоналей. Если значение отрицательное, сохраняется вся нижняя треугольная часть.
• num_upper: тензор размерности 0. Количество сохраняемых наддиагоналей. Если значение отрицательное, сохраняется вся верхняя треугольная часть.

Возвращает:

• Output: тензор ранга k той же формы, что и input. Извлеченный ленточный тензор.

Открытые атрибуты

::tensorflow::Output band

Operation operation

Открытые функции

 MatrixBandPart(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input num_lower,
  ::tensorflow::Input num_upper
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const