tensorflow::ops::MatrixSetDiagV3

#include <array_ops.h>

Возвращает пакетный тензор матрицы с новыми пакетными значениями диагоналей.

Краткое описание

При заданных input и diagonal, эта операция возвращает тензор с такой же формой и значениями, как input, за исключением указанных диагоналей во внутренних матрицах. Они будут перезаписаны значениями из diagonal.

input имеет r+1 измерения [I, J, ..., L, M, N]. Когда k является скаляром или k[0] == k[1], diagonal имеет r измерений [I, J, ..., L, max_diag_len]. В противном случае, она имеет r+1 измерений [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

d = n - m

diag_index = k[1] - 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.
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:

• scope: Объект Scope
• input: Ранг r+1, где r >= 1.
• diagonal: Ранг r когда k является целым числом или k[0] == k[1]. В противном случае, он имеет ранг r+1. k >= 1.
• k: Смещение диагонали(ей). Положительное значение означает верхнюю диагональ, 0 — главную диагональ, а отрицательное значение — нижние диагонали. 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].

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• align: Некоторые диагонали короче max_diag_len и требуют заполнения. align — это строка, определяющая, как должны выравниваться верхние и нижние диагонали соответственно. Существует четыре возможных выравнивания: "RIGHT_LEFT" (по умолчанию), "LEFT_RIGHT", "LEFT_LEFT" и "RIGHT_RIGHT". "RIGHT_LEFT" выравнивает верхние диагонали справа (заполняет строку слева) и нижние диагонали слева (заполняет строку справа). Это формат упаковки, используемый LAPACK. cuSPARSE использует "LEFT_RIGHT", что является обратным выравниванием.

Возвращаемое значение:

• Output: Ранг r+1, с output.shape = input.shape.

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Общедоступные функции

 MatrixSetDiagV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input diagonal,
  ::tensorflow::Input k
)

 MatrixSetDiagV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input diagonal,
  ::tensorflow::Input k,
  const MatrixSetDiagV3::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const 

Общедоступные статические функции

Attrs Align(
  StringPiece x
)