首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
[[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
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稀疏表示。class InteractiveSession: 用于交互式上下文中(shell)TensorFlow会话。....): 返回张量对角线部分。digamma(...): 计算,导数(绝对值对数)dimension_at_index(...): 兼容性实用程序需要允许在TF同时存在V1和V2行为。....): 反转可变长度切片。reverse_v2(...): 反转张量特定维数。rint(...): 返回最接近x元素整数。roll(...): 将张量元素沿滚动。....): 沿着将稀疏张量分解为num_split张量。(弃用参数)sparse_tensor_dense_matmul(...): 乘以稀疏张量(2)A由稠密矩阵B表示。....): 根据指标从现有张量减去稀疏更新。tensor_scatter_update(...): 根据指标将更新分散到现有张量。tensordot(...): a和b沿指定张量收缩。

5.3K30
  • 以3D视角洞悉矩阵乘法,这就是AI思考样子

    ,就很难直觉地理解:它展示了如何通过沿 j 对左侧子表达式分区、沿 i 对右侧子表达式分区以及沿 k 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 注意力头...5a 示例:沿 i 分区 为了在实践并行计算,我们可将输入沿 i 划分为块。...注意 L @ R 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方式是: 为每个权重张量创建一个要进行微调分解,并训练其因子,同时保持原始权重冻结...; 微调之后,将每对低因子相乘,得到一个原始权重张量形状矩阵,并将其添加到原始预训练权重张量。...从视觉上看,因子矩阵呈现为沿风车叶片边缘低栅栏: © THE END 转载请联系本公众号获得授权

    40260

    以3D视角洞悉矩阵乘法,这就是AI思考样子

    ,就很难直觉地理解:它展示了如何通过沿 j 对左侧子表达式分区、沿 i 对右侧子表达式分区以及沿 k 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 注意力头...5a 示例:沿 i 分区 为了在实践并行计算,我们可将输入沿 i 划分为块。...注意 L @ R 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方式是: 为每个权重张量创建一个要进行微调分解,并训练其因子,同时保持原始权重冻结...; 微调之后,将每对低因子相乘,得到一个原始权重张量形状矩阵,并将其添加到原始预训练权重张量。...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低栅栏:

    38240

    JAX 中文文档(十三)

    JAX,它们如何将库集成到其 API ,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 Sharding 抽象,描述了逻辑数组如何在一个或多个设备( TPU 或 GPU)上物理分片。这一变更还升级、简化并将 pjit 并行性特性合并到 jit 。...make_array_from_process_local_data(sharding, …) 使用进程可用数据创建分布式张量。...转换后长度为 n,或者如果未给出 n,则为 2*(m-1),其中 m 是输入转换长度。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指定使用输入形状。除了最后一个被视为2*(m-1),其中m是沿输入长度。

    22810

    PyTorch,TensorFlow和NumPyStack Vs Concat | PyTorch系列(二十四)

    何在张量添加或插入 为了演示添加想法,我们将使用PyTorch。...这意味着我们正在扩展现有长度。 当我们叠加时候,我们创建了一个新这是以前不存在这发生在我们序列所有张量上,然后我们沿着这个新序列。 让我们看看如何在PyTorch实现这一点。...请注意,每个张量都有一个。这意味着cat函数结果也将具有单个。这是因为当我们连接时,我们沿现有的进行连接。请注意,在此示例,唯一存在是第一个。...现在,让我们将这些张量彼此串联。要在TensorFlow做到这一点,我们使用tf.concat()函数,而不是指定一个dim(PyTorch),而是指定一个axis。这两个意思相同。...现在,假设我们任务是将这些张量连接在一起以形成三个图像单批张量。 我们是串联还是堆叠? 好吧,请注意,在此示例,仅存在三个维度,对于一个批次,我们需要四个维度。这意味着答案是沿堆叠张量

    2.5K10

    100天搞定机器学习|Day26-29 线性代数本质

    矩阵转置是以对角线镜像,这条从左上到右下对角线被称为主对角线(main diagonal)。 ?...单位矩阵 方阵,如果除了对角线(从左上到右下)上元素为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。 单位矩阵表示映射是“什么都不做”映射。...零矩阵表示映射是将所有的点都映射到原点映射。 对角矩阵 在方阵对角线(从左上到右下)上值称为对角元素。 非对角元素全部为0矩阵称为对角矩阵。...对角矩阵表示映射是沿着坐标伸缩,其中对角元素就是各坐标伸缩倍率。 04 张量(tensor) 在某些情况下,我们会讨论坐标超过两维数组。...一般,一个数组元素分布在若干维坐标的规则网络,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。

    1.1K40

    机器学习数学基础--线性代数

    矩阵转置是以对角线镜像,这条从左上到右下对角线被称为主对角线(main diagonal)。 ?...单位矩阵 方阵,如果除了对角线(从左上到右下)上元素为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。 单位矩阵表示映射是“什么都不做”映射。...零矩阵表示映射是将所有的点都映射到原点映射。 对角矩阵 在方阵对角线(从左上到右下)上值称为对角元素。 非对角元素全部为0矩阵称为对角矩阵。...对角矩阵表示映射是沿着坐标伸缩,其中对角元素就是各坐标伸缩倍率。 04 张量(tensor) 在某些情况下,我们会讨论坐标超过两维数组。...一般,一个数组元素分布在若干维坐标的规则网络,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。

    1.1K30

    Python 深度学习第二版(GPT 重译)(一)

    你可能已经熟悉矩阵,它们是2 张量张量是对矩阵到任意数量维度泛化(请注意,在张量上下文中,维度通常被称为)。...为 1 张量被称为具有一个。...2.2.3 矩阵(2 张量) 一组向量是一个矩阵,或2 张量,或 2D 张量。矩阵有两个(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: 数量()—例如,一个为 3 张量有三个,一个矩阵有两个。...这在 Python 库( NumPy 或 TensorFlow也被称为张量ndim。 形状—这是一个描述张量沿着每个有多少维度整数元组。

    35910

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

    Matrix高级运用 Matrix函数作用是返回给定大小标识矩阵。 单位矩阵是一个方阵。从左上角到右下角对角线元素(称为主对角线)均为1,其他所有元素均为0。 !...如果输入数组维度长度与输出数组相应维度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。 当输入数组维度长度为1时,该维度第一组值将用于沿该维度操作。...一维阵列是1,二维阵列2,依此类推。 在NumPy,每个线性阵列称为,即维度。例如,二维阵列等效于两个一维阵列,第一个一维阵列每个元素都是一维阵列。所以一维数组是NumPy。...第一个等效于基础数组,第二个是基础数组数组。数量,,是阵列维数。 在许多情况下,可以声明axis。...=0,表示沿第0操作,即在每列上操作;=1,这意味着沿第一操作,即在每条线上操作。

    56420

    深度学习基本概念|张量tensor

    在深度学习,采用tensor来存储高阶数组对应数据。tensor, 中文叫做张量,谷歌开源机器学习框架TensorFlow也是建立在张量基础上。...tensorflow,定义张量方式如下 >>> 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,统计各个维度元素数量 2. rank, ,维度总数 3. axis, ,具体某一个维度 >>> rank_4_tensor = tf.zeros...([3, 2, 4, 5]) >>> rank_4_tensor.shape TensorShape([3, 2, 4, 5]) # 张量 >>> rank_4_tensor.ndim 4 # axis...tensorflow通过张量这一数据结构来存储待处理数据,并再次基础上定义了一系列张量操作,来高效处理深度学习运算。

    87710

    tf.sparse

    例如,indexes =[[1,3],[2,4]]指定索引为[1,3]和[2,4]元素具有非零值。indices:任何类型一维张量和dense_shape [N],它为索引每个元素提供值。...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插入张量形状。eye(...): 创建一个沿着对角线二维稀疏张量。....): 将softmax应用于一个批处理N-D稀疏张量。sparse_dense_matmul(...): 乘以稀疏张量(2)A由稠密矩阵B表示。....): 沿着将稀疏张量分解为num_split张量。to_dense(...): 将稀疏张量转换为稠密张量。to_indicator(...): 将ids稀疏张量转换为稠密bool指示张量

    1.9K20

    tf.unstack

    tf.unstack( value, num=None, axis=0, name='unstack')将为R张量给定维数分解为为(R-1)张量。...通过沿着维对num张量进行切分,从值解压缩num张量。如果没有指定num(默认值),则从值形状推断它。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,那么输出第i张量就是切片值[i,:,:,:],而输出每个张量都有形状(B, C, D)。...(注意,与split不同是,未打包维度已经没有了)。如果axis == 1,则输出第i张量为切片值[:,i,:,:],输出每个张量都有形状(A, C, D)等。这是堆栈反面。...参数:value: 一个为R> 0张量要被解压。num: 一个int类型, 一个整型数。尺寸长度。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。

    1K20

    tf.math

    .): 计算张量x沿累积积。cumsum(...): 沿着计算张量x累积和。digamma(...): 计算导数绝对值对数divide(...): 计算Python风格x除以y除法。...l2_normalize(...): 使用L2范数沿着维度进行标准化。 (deprecated arguments)lbeta(...): 计算,沿最后一个维度减小。....): 计算张量沿最大值。segment_mean(...): 沿张量段计算平均值。segment_min(...): 计算张量沿最小值。...除非keepdims为真,否则对于每一项,张量都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后维度。如果为空,则所有维数都被缩减,并返回一个只有一个元素张量。...除非keepdims为真,否则对于每一项,张量都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后维度。如果为空,则所有维数都被缩减,并返回一个只有一个元素张量

    2.6K10

    从模型源码梳理TensorFlow乘法相关概念

    b: 一个类型跟张量a相同张量。 注意: 输入必须是矩阵(或者是张量 >张量,表示成批矩阵),并且其在转置之后有相匹配矩阵尺寸。...3.1 tile函数 Tensorflowtile是用来复制tensor指定维度。...正常情况下,当你想要进行一些操作加法,乘法时,你需要确保操作数形状是相匹配:你不能将一个具有形状[3, 2]张量和一个具有[3,4]形状张量相加。...所以,对一个[3,2]张量和一个[3,1]张量相加在TF是合法。(这个机制继承自numpy广播功能。...其中所谓单独维度就是一个维度为1,或者那个维度缺失) 4.2 机制 广播机制是: 先对小张量添加(使其ndim与较大张量相同); 再把较小张量沿着新重复(使其shape与较大相同); 广播限制条件为

    1.7K20

    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 einsum 来举例,并按照 what-how-why 主线来讲解,首先介绍什么...arr0 = 3 标量没有概念,按求和得到结果就是它本身而已。...A 1 (列,ij j) 和矩阵 B 0 (行,jk j) 每个元素相乘,然后沿着 j 代表 (字符串只包含 ik) 求和。...这样操作重复做最终填满形状为 (5, 2) 二维矩阵 ("ijk,jil->kl") ,因为 A 沿 2 元素个数是 5,B 沿 2 元素个数是 2。...8 指标 o 对应维度元素个数为 5 4 总结 NumPy 包 einsum 可以替代如下常用运算, 矩阵求迹: trace 求矩阵对角线: diag 张量沿)求和: sum 张量转置:

    2K20

    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,我将介绍几种低张量分解方法,用于在现有的深度学习模型中进行分层并使其更紧凑。...我结论是用这些分解方式,我能够获得 x2 到 x4 倍加速,这取决于我愿意牺牲多少精度。...他们使用它来加速网络速度,而不会明显降低精度。在我自己实验,我可以使用这个在基于 VGG16 网络上获得 x2 加速,而不会降低准确度。...一个 R 矩阵可以被视为 R 秩和 1 矩阵和,每个 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 U 和 V 列来写矩阵和方法: 如果我们选择一个小于矩阵满...被称为核心矩阵,并定义不同如何相互作用。 在上面描述 CP 分解,沿着空间维度 分解导致空间上可分离卷积。

    4.5K40
    领券