tensorflow::ops::MatrixDiagV3

#include <array_ops.h>

Возвращает пакетную диагональную тензор с заданными пакетными диагональными значениями.

Краткое описание

Возвращает тензор с содержимым в diagonal в качестве k[0]-го по k[1]-го диагоналей матрицы, при этом всё остальное заполняется padding. num_rows и num_cols определяют размер внутреннего матрицы вывода. Если оба не указаны, операция предполагает, что внутренняя матрица квадратная, и вычисляет её размер по k и внутреннему размеру diagonal. Если указан только один из них, операция предполагает, что неопределённое значение — это наименьшее возможное значение, основываясь на других критериях.

Пусть diagonal имеет r измерения [I, J, ..., L, M, N]. Тензор вывода имеет ранг r+1 с формой [I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols], когда задан только один диагональ (k — целое число или k[0] == k[1]). В противном случае, он имеет ранг r с формой [I, J, ..., L, num_rows, num_cols].

Второе внутреннее измерение diagonal имеет двойной смысл. Когда k — скаляр или k[0] == k[1], M является частью размера пакета [I, J, ..., M], и тензор вывода имеет вид:

output[i, j, ..., l, m, n]
  = diagonal[i, j, ..., l, n-max(d_upper, 0)] ; if n - m == d_upper
    padding_value                             ; otherwise

В противном случае, M рассматривается как количество диагоналей для матрицы в той же группе (M = k[1]-k[0]+1), и тензор вывода имеет вид:

output[i, j, ..., l, m, n]
  = diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
    padding_value                                     ; otherwise

d = n - m

diag_index = [k] - d

index_in_diag = n - max(d, 0) + offset

offset равно нулю, за исключением случаев, когда выравнивание диагонали — 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

diag_len(d) = min(cols - max(d, 0), rows + min(d, 0))

Например:

# 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]]

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• diagonal: Ранг r, где r >= 1
• k: Смещение диагонали. Положительное значение означает наддиагональ, 0 — главную диагональ, отрицательное значение — поддиагонали. k может быть одним целым числом (для одной диагонали) или парой целых чисел, определяющих нижний и верхний концы полосы матрицы. k[0] не должно быть больше k[1].
• num_rows: Количество строк выходной матрицы. Если не указано, операция предполагает, что выходная матрица квадратная, и вычисляет размер матрицы по k и внутреннему размеру diagonal.
• num_cols: Количество столбцов выходной матрицы. Если не указано, операция предполагает, что выходная матрица квадратная, и вычисляет размер матрицы по k и внутреннему размеру diagonal.
• padding_value: Число для заполнения области вне указанной диагональной полосы. По умолчанию 0.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• align: Некоторые диагонали короче max_diag_len и нуждаются в дополнении. align — строка, определяющая, как наддиагонали и поддиагонали должны выравниваться соответственно. Существует четыре возможных выравнивания: "RIGHT_LEFT" (по умолчанию), "LEFT_RIGHT", "LEFT_LEFT" и "RIGHT_RIGHT". "RIGHT_LEFT" выравнивает наддиагонали вправо (слева заполняет строку) и поддиагонали влево (справа заполняет строку). Это формат упаковки, используемый LAPACK. cuSPARSE использует "LEFT_RIGHT", что является обратным выравниванием.

Возвращаемое значение:

• Output: Имеет ранг r+1, когда k — целое число или k[0] == k[1], ранг r в противном случае.

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Общедоступные функции

 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
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const 

Общедоступные статические функции

Attrs Align(
  StringPiece x
)