阅读(740)
赞(11)
构造TensorFlow的单位矩阵
2017-10-14 16:45:51 更新
tf.eye
eye(
num_rows,
num_columns=None,
batch_shape=None,
dtype=tf.float32,
name=None
)
定义在:tensorflow/python/ops/linalg_ops.py.
参考指南:数学函数>矩阵数学函数
利用上述函数就可以在 TensorFlow 中构造一个单位矩阵.
# Construct one identity matrix.
tf.eye(2)
==> [[1., 0.],
[0., 1.]]
# Construct a batch of 3 identity matricies, each 2 x 2.
# batch_identity[i, :, :] is a 2 x 2 identity matrix, i = 0, 1, 2.
batch_identity = tf.eye(2, batch_shape=[3])
# Construct one 2 x 3 "identity" matrix
tf.eye(2, num_columns=3)
==> [[ 1., 0., 0.],
[ 0., 1., 0.]]
参数:
- num_rows:非负的 int32 标量张量,给出每个批处理矩阵中的行数.
- num_columns:(可选)非负的 int32 标量张量,给出每个批处理矩阵中的列数;默认为 num_rows.
- batch_shape:int 32 张量.如果提供,返回的张量将具有该形状的主要批次维度.
- dtype:生成的张量的元素类型.
- name:该操作的名字;默认为“eye”.
返回值:
形状为 batch_shape + [num_rows, num_columns] 的张量.