tf.linalg.diag_part

Возвращает диагональную часть пакетного тензора.

tf.linalg.diag_part(
    input,
    name='diag_part',
    k=0,
    padding_value=0,
    align='RIGHT_LEFT'
)

Возвращает тензор с диагоналями k[0] по k[1] пакетного input.

Предположим, что input имеет r измерения [I, J, ..., L, M, N]. Пусть max_diag_len — максимальная длина среди всех извлекаемых диагоналей, max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0)) Пусть num_diags — количество извлекаемых диагоналей, num_diags = k[1] - k[0] + 1.

Если num_diags == 1, выходной тензор имеет ранг r - 1 с формой [I, J, ..., L, max_diag_len] и значениями:

diagonal[i, j, ..., l, n]
  = input[i, j, ..., l, n+y, n+x] ; if 0 <= n+y < M and 0 <= n+x < N,
    padding_value                 ; otherwise.

где y = max(-k[1], 0), x = max(k[1], 0).

В противном случае, выходной тензор имеет ранг r с измерениями [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] со значениями:

diagonal[i, j, ..., l, m, n]
  = input[i, j, ..., l, n+y, n+x] ; if 0 <= n+y < M and 0 <= n+x < N,
    padding_value                 ; otherwise.

где d = k[1] - m, y = max(-d, 0) - offset, и x = max(d, 0) - offset.

offset равно нулю, за исключением случая, 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

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

Входные данные должны быть по крайней мере матрицей.

Пример:

input = np.array([[[1, 2, 3, 4],  # Input shape: (2, 3, 4)
                   [5, 6, 7, 8],
                   [9, 8, 7, 6]],
                  [[5, 4, 3, 2],
                   [1, 2, 3, 4],
                   [5, 6, 7, 8]]])

# A main diagonal from each batch.
tf.linalg.diag_part(input) ==> [[1, 6, 7],  # Output shape: (2, 3)
                                [5, 2, 7]]

# A superdiagonal from each batch.
tf.linalg.diag_part(input, k = 1)
  ==> [[2, 7, 6],  # Output shape: (2, 3)
       [4, 3, 8]]

# A band from each batch.
tf.linalg.diag_part(input, k = (-1, 2))
  ==> [[[3, 8, 0],  # Output shape: (2, 4, 3)
        [2, 7, 6],
        [1, 6, 7],
        [0, 5, 8]],
       [[3, 4, 0],
        [4, 3, 8],
        [5, 2, 7],
        [0, 1, 6]]]

# RIGHT_LEFT alignment.
tf.linalg.diag_part(input, k = (-1, 2), align="RIGHT_LEFT")
  ==> [[[0, 3, 8],  # Output shape: (2, 4, 3)
        [2, 7, 6],
        [1, 6, 7],
        [5, 8, 0]],
       [[0, 3, 4],
        [4, 3, 8],
        [5, 2, 7],
        [1, 6, 0]]]

# max_diag_len can be shorter than the main diagonal.
tf.linalg.diag_part(input, k = (-2, -1))
  ==> [[[5, 8],
        [0, 9]],
       [[1, 6],
        [0, 5]]]

# padding_value = 9
tf.linalg.diag_part(input, k = (1, 3), padding_value = 9)
  ==> [[[4, 9, 9],  # Output shape: (2, 3, 3)
        [3, 8, 9],
        [2, 7, 6]],
       [[2, 9, 9],
        [3, 4, 9],
        [4, 3, 8]]]