Создание двухдиагонального 2-D тензора в Tensorflow - PullRequest
Новая
       21

Создание двухдиагонального 2-D тензора в Tensorflow

1 голос
/ 08 марта 2019

С учетом трех одномерных тензоров (т. Е. Векторов) в тензорном потоке, существует ли разумный (эффективный) способ сделать трехдиагональную матрицу, поместив один вектор на субдиагонали, другой на диагонали и, наконец, один насупер-диагональ.

tf.diag позволяет легко создать диагональную матрицу из одного из векторов.

Можете ли вы также привести пример того, как это сделать с помощью tf.while_loop.

1 Ответ

1 голос
/ 08 марта 2019

Это один из способов сделать это с tf.scatter_nd: 

import tensorflow as tf

def tridiagonal(diag, sub, sup):
    n = tf.shape(diag)[0]
    r = tf.range(n)
    ii = tf.concat([r, r[1:], r[:-1]], axis=0)
    jj = tf.concat([r, r[:-1], r[1:]], axis=0)
    idx = tf.stack([ii, jj], axis=1)
    values = tf.concat([diag, sub, sup], axis=0)
    return tf.scatter_nd(idx, values, [n, n])

diag = tf.placeholder(tf.int32, [None])
sub = tf.placeholder(tf.int32, [None])
sup = tf.placeholder(tf.int32, [None])
tri = tridiagonal(diag, sub, sup)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tri, feed_dict={diag: [0, 1, 2, 3],
                                   sub: [4, 5, 6],
                                   sup: [7, 8, 9]}))

Вывод: 

[[0 7 0 0]
 [4 1 8 0]
 [0 5 2 9]
 [0 0 6 3]]
...