开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在tensorflow中沿所选轴获得秩高于2的张量的对角线

在TensorFlow中，可以使用tf.linalg.diag_part函数来获取秩高于2的张量沿所选轴的对角线。

tf.linalg.diag_part函数的作用是返回输入张量的对角线元素。对于秩为n的输入张量，该函数将返回一个秩为n-1的张量，其中包含输入张量沿所选轴的对角线元素。

以下是使用tf.linalg.diag_part函数获取秩高于2的张量沿所选轴的对角线的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个秩为3的张量
tensor = tf.constant([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                      [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],
                      [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]])

# 沿第一个轴获取对角线
diagonal = tf.linalg.diag_part(tensor, k=0)

# 打印结果
print(diagonal)

输出结果为：

[[1 5 9]
 [10 14 18]
 [19 23 27]]

在上述示例中，我们创建了一个秩为3的张量，并使用tf.linalg.diag_part函数沿第一个轴获取了对角线元素。最终输出的结果是一个秩为2的张量，其中包含了输入张量沿所选轴的对角线元素。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云TensorFlow：https://cloud.tencent.com/product/tensorflow
腾讯云人工智能平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库MySQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/tbaas
腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发平台：https://cloud.tencent.com/product/mpe
腾讯云音视频处理：https://cloud.tencent.com/product/mps

相关搜索:如何在TensorFlow中沿特定轴选择张量的元素如何在tensorflow中获得索引的张量？如何在tensorflow中获得特定值和形状的张量？在给定位置(X，Y)的情况下，沿第三轴(Z)更新rank3 tensorflow张量中的切片如何在ggplot2中获得y轴上的百分比？jav图形界面问题 linux文本启动 linux显示显卡 linux工作路径 linux中断按键

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

tf.compat

class IndexedSlices: 一组张量切片在给定指标下的稀疏表示。class InteractiveSession: 用于交互式上下文中(如shell)的TensorFlow会话。....): 返回张量的对角线部分。digamma(...): 计算，的导数(的绝对值的对数)dimension_at_index(...): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。....): 反转可变长度的切片。reverse_v2(...): 反转张量的特定维数。rint(...): 返回最接近x的元素整数。roll(...): 将张量的元素沿轴滚动。....): 沿着轴将稀疏张量分解为num_split张量。(弃用参数)sparse_tensor_dense_matmul(...): 乘以稀疏张量(秩2)A由稠密矩阵B表示。....): 根据指标从现有张量中减去稀疏更新。tensor_scatter_update(...): 根据指标将更新分散到现有张量中。tensordot(...): a和b沿指定轴的张量收缩。

5.3K3 0

tf.stack

tf.stack( values, axis=0, name='stack')将一列秩为R的张量叠加成一个秩为(R+1)的张量。...将值中的张量列表沿轴维进行打包，将其打包成一个比值中的每个张量的秩高1的张量。...给出形状张量长度N的列表(A, B, C);如果axis == 0，则输出张量的形状为(N, A, B, C);如果axis == 1，则输出张量的形状为(A, N, B, C)等。...相当于numpy的:tf.stack([x, y, z]) = np.stack([x, y, z]) 参数:value: 具有相同形状和类型的张量对象列表。axis: 一个整型数。要堆叠的轴。...返回值:ValueError: If axis is out of the range [-(R+1), R+1).原链接: https://tensorflow.google.cn/api_docs

2.6K2 0

以3D视角洞悉矩阵乘法，这就是AI思考的样子

，就很难直觉地理解：它展示了如何通过沿 j 轴对左侧子表达式分区、沿 i 轴对右侧子表达式分区以及沿 k 轴对父表达式进行分区来并行化一个二元表达式： 4 深入注意力头现在来看看 GPT-2 的注意力头...5a 示例：沿 i 分区为了在实践中并行计算，我们可将输入沿 i 轴划分为块。...注意 L @ R 中的垂直和水平模式： 7b 将 LoRA 应用于注意力头 LoRA 将这种分解方法应用于微调过程的方式是：为每个权重张量创建一个要进行微调的低秩分解，并训练其因子，同时保持原始权重冻结...；微调之后，将每对低秩因子相乘，得到一个原始权重张量形状的矩阵，并将其添加到原始的预训练权重张量中。...从视觉上看，因子矩阵呈现为沿风车叶片边缘的低栅栏： © THE END 转载请联系本公众号获得授权

4026 0

tf.concat

tf.concat( values, axis, name='concat' ) 沿一维串联张量。沿着维度axis连接张量列表values。...Raxis, ...Dn] 其中 Raxis = sum(Daxis(i)) 也就是说，来自输入张量的数据是沿着轴维连接的。输入张量的维数必须匹配，除轴外的所有维数必须相等。...负的axis被解释为从秩的末尾开始计数，即，第axis + rank(values)维。...4]] [[ 4 4 2 10] [ 5 3 15 11]]] [2 2 4] ------------------ 注意:如果沿着新轴进行连接，请考虑使用堆栈，如: tf.concat(...负轴表示第axis + rank(values)维 name: 操作的名称(可选) 返回值：由输入张量串联而成的张量

6552 0

以3D视角洞悉矩阵乘法，这就是AI思考的样子

，就很难直觉地理解：它展示了如何通过沿 j 轴对左侧子表达式分区、沿 i 轴对右侧子表达式分区以及沿 k 轴对父表达式进行分区来并行化一个二元表达式： 4 深入注意力头现在来看看 GPT-2 的注意力头...5a 示例：沿 i 分区为了在实践中并行计算，我们可将输入沿 i 轴划分为块。...注意 L @ R 中的垂直和水平模式： 7b 将 LoRA 应用于注意力头 LoRA 将这种分解方法应用于微调过程的方式是：为每个权重张量创建一个要进行微调的低秩分解，并训练其因子，同时保持原始权重冻结...；微调之后，将每对低秩因子相乘，得到一个原始权重张量形状的矩阵，并将其添加到原始的预训练权重张量中。...下面的可视化显示了一个注意力头，其权重张量 wQ、wK_t、wV、wO 被低秩分解 wQ_A @ wQ_B 等替换。从视觉上看，因子矩阵呈现为沿风车叶片边缘的低栅栏：

3834 0

JAX 中文文档（十三）

JAX，它们如何将库集成到其 API 中，它在数学上添加了什么功能，并且如何在其他库中用于计算加速。...我们还引入了一个新的 Sharding 抽象，描述了逻辑数组如何在一个或多个设备（如 TPU 或 GPU）上物理分片。这一变更还升级、简化并将 pjit 的并行性特性合并到 jit 中。...make_array_from_process_local_data(sharding, …) 使用进程中可用的数据创建分布式张量。...转换后的轴的长度为 n，或者如果未给出 n，则为 2*(m-1)，其中 m 是输入的转换轴的长度。要获得奇数个输出点，必须指定 n。...如果未给出s，则沿着由axes指定的轴使用输入的形状。除了最后一个轴被视为2*(m-1)，其中m是沿该轴的输入长度。

2321 0

PyTorch，TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列（二十四）

如何在张量中添加或插入轴为了演示添加轴的想法，我们将使用PyTorch。...这意味着我们正在扩展现有轴的长度。当我们叠加的时候，我们创建了一个新的轴这是以前不存在的这发生在我们序列中的所有张量上，然后我们沿着这个新的序列。让我们看看如何在PyTorch中实现这一点。...请注意，每个张量都有一个轴。这意味着cat函数的结果也将具有单个轴。这是因为当我们连接时，我们沿现有的轴进行连接。请注意，在此示例中，唯一存在的轴是第一个轴。...现在，让我们将这些张量彼此串联。要在TensorFlow中做到这一点，我们使用tf.concat（）函数，而不是指定一个dim（如PyTorch），而是指定一个axis。这两个意思相同。...现在，假设我们的任务是将这些张量连接在一起以形成三个图像的单批张量。我们是串联还是堆叠？好吧，请注意，在此示例中，仅存在三个维度，对于一个批次，我们需要四个维度。这意味着答案是沿新轴堆叠张量。

2.5K1 0

100天搞定机器学习|Day26-29 线性代数的本质

矩阵的转置是以对角线为轴的镜像，这条从左上到右下的对角线被称为主对角线（main diagonal）。 ?...单位矩阵方阵中，如果除了对角线（从左上到右下）上的元素为1，其余元素都为0，则该矩阵称为单位矩阵，记为 ? 。 ? 表示 ? 阶单位矩阵。单位矩阵表示的映射是“什么都不做”的映射。...零矩阵表示的映射是将所有的点都映射到原点的映射。对角矩阵在方阵中，对角线（从左上到右下）上的值称为对角元素。非对角元素全部为0的矩阵称为对角矩阵。...对角矩阵表示的映射是沿着坐标轴伸缩，其中对角元素就是各坐标轴伸缩的倍率。 04 张量（tensor）在某些情况下，我们会讨论坐标超过两维的数组。...一般的，一个数组中的元素分布在若干维坐标的规则网络中，我们称之为张量。一阶张量可以用向量表示，二阶张量可以用矩阵表示。

1.1K4 0

机器学习数学基础--线性代数

矩阵的转置是以对角线为轴的镜像，这条从左上到右下的对角线被称为主对角线（main diagonal）。 ?...单位矩阵方阵中，如果除了对角线（从左上到右下）上的元素为1，其余元素都为0，则该矩阵称为单位矩阵，记为 ? 。 ? 表示 ? 阶单位矩阵。单位矩阵表示的映射是“什么都不做”的映射。...零矩阵表示的映射是将所有的点都映射到原点的映射。对角矩阵在方阵中，对角线（从左上到右下）上的值称为对角元素。非对角元素全部为0的矩阵称为对角矩阵。...对角矩阵表示的映射是沿着坐标轴伸缩，其中对角元素就是各坐标轴伸缩的倍率。 04 张量（tensor）在某些情况下，我们会讨论坐标超过两维的数组。...一般的，一个数组中的元素分布在若干维坐标的规则网络中，我们称之为张量。一阶张量可以用向量表示，二阶张量可以用矩阵表示。

1.1K3 0

Python 深度学习第二版（GPT 重译）（一）

你可能已经熟悉矩阵，它们是秩为 2 的张量：张量是对矩阵到任意数量的维度的泛化（请注意，在张量的上下文中，维度通常被称为轴）。...秩为 1 的张量被称为具有一个轴。...2.2.3 矩阵（秩为 2 的张量）一组向量是一个矩阵，或秩为 2 的张量，或 2D 张量。矩阵有两个轴（通常称为行和列）。你可以将矩阵视为一个数字矩形网格。...2.2.5 关键属性一个张量由三个关键属性定义：轴的数量（秩）—例如，一个秩为 3 的张量有三个轴，一个矩阵有两个轴。...这在 Python 库（如 NumPy 或 TensorFlow）中也被称为张量的ndim。形状—这是一个描述张量沿着每个轴有多少维度的整数元组。

3601 0

【NumPy高级运用】NumPy的Matrix与Broadcast高级运用以及IO操作

Matrix高级运用 Matrix函数的作用是返回给定大小的标识矩阵。单位矩阵是一个方阵。从左上角到右下角的对角线上的元素（称为主对角线）均为1，其他所有元素均为0。 !...如果输入数组的维度的长度与输出数组的相应维度的长度相同或其长度为1，则可以使用该数组进行计算，否则会发生错误。当输入数组的维度长度为1时，该维度中的第一组值将用于沿该维度的操作。...一维阵列的秩是1，二维阵列的秩为2，依此类推。在NumPy中，每个线性阵列称为轴，即维度。例如，二维阵列等效于两个一维阵列，第一个一维阵列中的每个元素都是一维阵列。所以一维数组是NumPy中的轴。...第一个轴等效于基础数组，第二个轴是基础数组中的数组。轴的数量，秩，是阵列的维数。在许多情况下，可以声明axis。...轴=0，表示沿第0轴操作，即在每列上操作；轴=1，这意味着沿第一轴操作，即在每条线上操作。

5642 0

深度学习基本概念｜张量tensor

在深度学习中，采用tensor来存储高阶数组对应的数据。tensor, 中文叫做张量，谷歌的开源机器学习框架TensorFlow也是建立在张量的基础上。...tensorflow中，定义张量的方式如下 >>> import tensorflow as tf >>> rank_0_tensor = tf.constant(4) >>> rank_1_tensor...张量有以下几个基本属性 1. shape, 形状，统计各个维度的元素数量 2. rank, 秩，维度的总数 3. axis, 轴，具体的某一个维度 >>> rank_4_tensor = tf.zeros...([3, 2, 4, 5]) >>> rank_4_tensor.shape TensorShape([3, 2, 4, 5]) # 张量的秩 >>> rank_4_tensor.ndim 4 # axis...tensorflow通过张量这一数据结构来存储待处理的数据，并再次基础上定义了一系列的张量操作，来高效的处理深度学习运算。

8771 0

tf.sparse

例如，indexes =[[1,3]，[2,4]]指定索引为[1,3]和[2,4]的元素具有非零值。indices:任何类型的一维张量和dense_shape [N]，它为索引中的每个元素提供值。...2、函数add(...): 加上两个张量，至少其中一个是稀疏张量。concat(...): 沿指定维连接稀疏张量列表。(弃用参数)cross(...): 从稀疏和稠密张量列表生成稀疏交叉。....): 从稀疏和稠密张量列表生成散列稀疏交叉。expand_dims(...): 将维数1插入张量的形状中。eye(...): 创建一个沿着对角线的二维稀疏张量。....): 将softmax应用于一个批处理的N-D稀疏张量。sparse_dense_matmul(...): 乘以稀疏张量(秩2)A由稠密矩阵B表示。....): 沿着轴将稀疏张量分解为num_split张量。to_dense(...): 将稀疏张量转换为稠密张量。to_indicator(...): 将ids的稀疏张量转换为稠密的bool指示张量。

1.9K2 0

tf.unstack

tf.unstack( value, num=None, axis=0, name='unstack')将秩为R张量的给定维数分解为秩为(R-1)张量。...通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。...例如，给定一个形状张量(A, B, C, D);如果axis == 0，那么输出中的第i张量就是切片值[i，:，:，:]，而输出中的每个张量都有形状(B, C, D)。...(注意，与split不同的是，未打包的维度已经没有了)。如果axis == 1，则输出中的第i张量为切片值[:，i，:，:]，输出中的每个张量都有形状(A, C, D)等。这是堆栈的反面。...参数:value: 一个秩为R的> 0张量要被解压。num: 一个int类型，一个整型数。尺寸轴的长度。如果没有(默认值)就自动推断。axis: 一个整型数。沿着整型数展开堆栈。

1K2 0

tf.math

.): 计算张量x沿轴的累积积。cumsum(...): 沿着轴计算张量x的累积和。digamma(...): 计算导数绝对值的对数divide(...): 计算Python风格的x除以y的除法。...l2_normalize(...): 使用L2范数沿着维度轴进行标准化。 (deprecated arguments)lbeta(...): 计算，沿最后一个维度减小。....): 计算张量沿段的最大值。segment_mean(...): 沿张量的段计算平均值。segment_min(...): 计算张量沿段的最小值。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。

2.6K1 0

从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

b: 一个类型跟张量a相同的张量。注意：输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。...3.1 tile函数 Tensorflow中tile是用来复制tensor的指定维度。...正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...所以，对一个[3,2]的张量和一个[3,1]的张量相加在TF中是合法的。（这个机制继承自numpy的广播功能。...其中所谓的单独维度就是一个维度为1，或者那个维度缺失） 4.2 机制广播的机制是：先对小的张量添加轴（使其ndim与较大的张量相同）；再把较小的张量沿着新轴重复（使其shape与较大的相同）；广播的的限制条件为

1.7K2 0

盘一盘 Python 特别篇 23 - 爱因斯坦求和 einsum

import einsum from tensorflow import einsum 本文只拿 NumPy 包中的 einsum 来举例，并按照 what-how-why 主线来讲解，首先介绍什么...arr0 = 3 标量中没有轴的概念，按轴求和得到的结果就是它本身而已。...A 轴 1 (列，ij 中的 j) 和矩阵 B 轴 0 (行，jk 中的 j) 每个元素相乘，然后沿着 j 代表的轴 (字符串只包含 ik) 求和。...这样的操作重复做最终填满形状为 (5, 2) 的二维矩阵 ("ijk,jil->kl") ，因为 A 沿轴 2 的元素个数是 5，B 沿轴 2 的元素个数是 2。...8 指标 o 对应维度中的元素个数为 5 4 总结 NumPy 包中的 einsum 可以替代如下常用的运算，矩阵求迹: trace 求矩阵对角线: diag 张量（沿轴）求和: sum 张量转置:

2K2 0

【转】Numpy 数学函数及代数运算

numpy.cumprod(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积乘积。numpy.cumsum(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积总和。...numpy.nancumprod(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积乘积, 将 NaN 视作 1。...numpy.nancumsum(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积总和, 将 NaN 视作 0。numpy.diff(a, n, axis)：计算沿指定轴的第 n 个离散差分。...numpy.trapz(y, x, dx, axis)：使用复合梯形规则沿给定轴积分。...numpy.trace(a ,offset,axis1,axis2,dtype,out)：沿数组的对角线返回总和。numpy.linalg.solve(a,b)：求解线性矩阵方程或线性标量方程组。

1.1K2 0

Numpy 使用教程--Numpy 数学函数及代数运算

numpy.cumprod(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积乘积。 numpy.cumsum(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积总和。 ...numpy.nancumprod(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积乘积, 将 NaN 视作 1。 ...numpy.nancumsum(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积总和, 将 NaN 视作 0。 ...numpy.trapz(y, x, dx, axis)：使用复合梯形规则沿给定轴积分。 ...numpy.trace(a ,offset,axis1,axis2,dtype,out)：沿数组的对角线返回总和。

1.6K2 0

如何用张量分解加速深层神经网络？（附代码）

翻译 | 林立宏整理 | 凡江背景在这篇文章中，我将介绍几种低秩张量分解方法，用于在现有的深度学习模型中进行分层并使其更紧凑。...我的结论是用这些分解方式，我能够获得 x2 到 x4 倍的加速，这取决于我愿意牺牲多少的精度。...他们使用它来加速网络的速度，而不会明显降低精度。在我自己的实验中，我可以使用这个在基于 VGG16 的网络上获得 x2 加速，而不会降低准确度。...一个秩 R 矩阵可以被视为 R 秩和 1 矩阵的和，每个秩 1 矩阵是一个列向量乘以一个行向量： SVD 为我们提供了使用 SVD 中的 U 和 V 列来写矩阵和的方法：如果我们选择一个小于矩阵满秩的...被称为核心矩阵，并定义不同的轴如何相互作用。在上面描述的 CP 分解中，沿着空间维度的分解导致空间上可分离的卷积。

4.5K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭