tensorflow::ops::MatrixDiagV3

#include <array_ops.h>

Возвращает тензор с пакетами диагоналей, содержащий заданные значения диагоналей для каждого пакета.

Краткое описание

Возвращает тензор, в котором содержимое diagonal используется как диагонали матрицы с номерами от k[0] до k[1], а все остальные элементы заполняются значением padding. num_rows и num_cols задают размерность самой внутренней матрицы выходного тензора. Если ни одно из этих значений не задано, операция считает внутреннюю матрицу квадратной и определяет ее размер по k и внутренней размерности diagonal. Если задано только одно из значений, операция считает, что незаданное значение является наименьшим возможным с учетом остальных критериев.

Пусть diagonal имеет r измерений [I, J, ..., L, M, N]. Выходной тензор имеет ранг r+1 и форму [I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols], если задана только одна диагональ (k — целое число или k[0] == k[1]). В противном случае он имеет ранг r и форму [I, J, ..., L, num_rows, num_cols].

Предпоследняя размерность diagonal имеет двойное значение. Если k является скаляром или k[0] == k[1], M входит в размер пакета [I, J, ..., M], а выходной тензор 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 матрицы в том же пакете (M = k[1]-k[0]+1), а выходной тензор 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, если только выравнивание диагонали не задано по правому краю.

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 или диагоналей. Положительное значение обозначает наддиагональ, 0 — главную диагональ, а отрицательное значение — поддиагонали. k может быть одним целым числом (для одной диагонали) или парой целых чисел, задающих нижнюю и верхнюю границы полосы матрицы. k[0] не должно превышать k[1].
• num_rows: Количество строк выходной матрицы. Если значение не задано, операция считает выходную матрицу квадратной и определяет ее размер по k и внутренней размерности diagonal.
• num_cols: Количество столбцов выходной матрицы. Если значение не задано, операция считает выходную матрицу квадратной и определяет ее размер по k и внутренней размерности diagonal.
• padding_value: Значение, которым заполняется область за пределами заданной диагональной полосы. По умолчанию равно 0.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• align: Некоторые диагонали короче max_diag_len, поэтому их необходимо дополнять. align — строка, задающая выравнивание наддиагоналей и поддиагоналей соответственно. Возможны четыре варианта выравнивания: "RIGHT_LEFT" (по умолчанию), "LEFT_RIGHT", "LEFT_LEFT" и "RIGHT_RIGHT". "RIGHT_LEFT" выравнивает наддиагонали по правому краю (добавляет заполнение слева в строке), а поддиагонали — по левому (добавляет заполнение справа в строке). Это формат упаковки, используемый LAPACK. cuSPARSE использует "LEFT_RIGHT" — противоположный вариант выравнивания.

Возвращает:

• Output: имеет ранг r+1, если k является целым числом или k[0] == k[1], и ранг r в противном случае.

Открытые атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Открытые 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 

Открытые статические функции

Attrs Align(
  StringPiece x
)