Pytorch:torch.diag()創(chuàng)建對角線張量方式
更新時間：2024年06月27日 15:06:06 作者：湫兮之風
這篇文章主要介紹了Pytorch:torch.diag()創(chuàng)建對角線張量方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
Pytorch torch.diag()創(chuàng)建對角線張量
torch.diag()
torch.diag是PyTorch中的一個函數，用于從給定的矩陣中提取對角線元素，或者構造一個以給定對角線元素為值的對角矩陣。這個函數對于矩陣分解和轉換等操作非常重要。
如果輸入是一個向量（1D張量），torch.diag會返回一個以該向量為對角線元素的2D方陣。如果輸入是一個矩陣（2D張量），則返回一個包含輸入矩陣對角線元素的1D張量。
torch.diag還允許你指定對角線的位置，通過參數diagonal實現。如果diagonal=0，則為主對角線；如果diagonal>0，則為位于主對角線之上的對角線；如果diagonal<0，則為位于主對角線之下的對角線。
語法：
input (Tensor)：輸入張量。diagonal (int, optional)：指定的對角線。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)
結果：
舉例二：
import torch
data = torch.tensor(float('inf')).cuda().repeat(3)
data_two = torch.diag(data,0)
print(data_two)結果：
torch.diag()取矩陣對角線元素,torch.diag_embed()指定值變成對角矩陣
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 對角線元素，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
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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