Pytorch:torch.diag()創(chuàng)建對(duì)角線(xiàn)張量方式
Pytorch torch.diag()創(chuàng)建對(duì)角線(xiàn)張量
torch.diag()
torch.diag是PyTorch中的一個(gè)函數(shù)，用于從給定的矩陣中提取對(duì)角線(xiàn)元素，或者構(gòu)造一個(gè)以給定對(duì)角線(xiàn)元素為值的對(duì)角矩陣。這個(gè)函數(shù)對(duì)于矩陣分解和轉(zhuǎn)換等操作非常重要。
如果輸入是一個(gè)向量（1D張量），torch.diag會(huì)返回一個(gè)以該向量為對(duì)角線(xiàn)元素的2D方陣。如果輸入是一個(gè)矩陣（2D張量），則返回一個(gè)包含輸入矩陣對(duì)角線(xiàn)元素的1D張量。
torch.diag還允許你指定對(duì)角線(xiàn)的位置，通過(guò)參數(shù)diagonal實(shí)現(xiàn)。如果diagonal=0，則為主對(duì)角線(xiàn)；如果diagonal>0，則為位于主對(duì)角線(xiàn)之上的對(duì)角線(xiàn)；如果diagonal<0，則為位于主對(duì)角線(xiàn)之下的對(duì)角線(xiàn)。
語(yǔ)法：
input (Tensor)：輸入張量。diagonal (int, optional)：指定的對(duì)角線(xiàn)。out (Tensor, optional)：輸出張量。
舉例一：
import torch data = torch.tensor([1,2,3,4]) data_two = torch.diag(data,0) print(data_two)
結(jié)果：
舉例二：
import torch
data = torch.tensor(float('inf')).cuda().repeat(3)
data_two = torch.diag(data,0)
print(data_two)結(jié)果：
torch.diag()取矩陣對(duì)角線(xiàn)元素,torch.diag_embed()指定值變成對(duì)角矩陣
1、torch.diag()
import torch
a = torch.randn(3, 3)
print(a)
tensor([[ 0.7594, 0.8073, -0.1344],
[-1.7335, -0.4356, -0.0055],
[ 1.8326, 0.3900, -0.9933]])
diag = torch.diag(a) # 取 a 對(duì)角線(xiàn)元素，輸出為 1*3
print(diag)
tensor([ 0.7594, -0.4356, -0.9933])2、torch.diag_embed()
import torch
tensor([ 0.7594, -0.4356, -0.9933])
a_diag = torch.diag_embed(diag) # 由 diag 變?yōu)槿S 3*3
tensor([[ 0.7594, 0.0000, 0.0000],
[ 0.0000, -0.4356, 0.0000],
[ 0.0000, 0.0000, -0.9933]])總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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