返回具有新的批量对角线值的批量矩阵张量。
用法
tf.raw_ops.MatrixSetDiagV2(
input, diagonal, k, name=None
)
参数
-
input
一个Tensor
。排名r+1
,其中r >= 1
。 -
diagonal
一个Tensor
。必须与input
具有相同的类型。当k
是整数或k[0] == k[1]
时,排名r
。否则,它的排名为r+1
。k >= 1
。 -
k
Tensor
类型为int32
。对角线偏移。正值表示上对角线,0 表示主对角线,负值表示次对角线。k
可以是单个整数(用于单个对角线)或一对整数,指定矩阵带的低端和高端。k[0]
不得大于k[1]
。 -
name
操作的名称(可选)。
返回
-
一个
Tensor
。具有与input
相同的类型。
给定 input
和 diagonal
,此操作返回一个与 input
具有相同形状和值的张量,除了最内层矩阵的指定对角线。这些将被 diagonal
中的值覆盖。
input
具有 r+1
尺寸 [I, J, ..., L, M, N]
。当 k
是标量或 k[0] == k[1]
, diagonal
具有 r
尺寸时 [I, J, ..., L, max_diag_len]
。否则,它具有 r+1
尺寸 [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len]
。 num_diags
是对角线的数量,num_diags = k[1] - k[0] + 1
。 max_diag_len
是 [k[0], k[1]]
, max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0))
范围内最长的对角线
输出是一个秩为 k+1
的张量,维度为 [I, J, ..., L, M, N]
。如果 k
是标量或 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
否则,
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
其中 d = n - m
, diag_index = k[1] - d
和 index_in_diag = n - max(d, 0)
。
例如:
# 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(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(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([[[1, 2, 3], # Diagonal shape:(2, 2, 3)
[4, 5, 0]],
[[6, 1, 2],
[3, 4, 0]]])
tf.matrix_set_diag(diagonals, k = (-1, 0))
==> [[[1, 7, 7, 7], # Output shape:(2, 3, 4)
[4, 2, 7, 7],
[0, 5, 3, 7]],
[[6, 7, 7, 7],
[3, 1, 7, 7],
[7, 4, 2, 7]]]
相关用法
- Python tf.raw_ops.MatrixSetDiagV3用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.MatrixDiagPart用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.MatrixDiag用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.MatrixDiagV2用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.MatrixDiagV3用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.MatrixTriangularSolve用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.MatrixDiagPartV3用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.MatrixDiagPartV2用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.MatrixBandPart用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.Maximum用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.MutexLock用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.Minimum用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.MirrorPadGrad用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.MirrorPad用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.TPUReplicatedInput用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.Bitcast用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.SelfAdjointEigV2用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.BatchMatMul用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.OneHot用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.ResourceScatterNdSub用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.raw_ops.MatrixSetDiagV2。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。