在Tensorflow中创建一个三对角二维张量

时间:2019-03-08 00:11:30

标签: python tensorflow sparse-matrix

给定张量流中的三个一维张量(即矢量),是否存在一种巧妙(有效)的方法来制作三对角矩阵,方法是将一个矢量放在次对角线上,将另一个放在对角线上,最后将一个放在超对角线。

tf.diag使得从其中一个向量中创建对角矩阵变得容易。

您是否也可以举一个使用tf.while_loop的例子。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

这是使用tf.scatter_nd的一种方法:

import tensorflow as tf

def tridiagonal(diag, sub, sup):
    n = tf.shape(diag)[0]
    r = tf.range(n)
    ii = tf.concat([r, r[1:], r[:-1]], axis=0)
    jj = tf.concat([r, r[:-1], r[1:]], axis=0)
    idx = tf.stack([ii, jj], axis=1)
    values = tf.concat([diag, sub, sup], axis=0)
    return tf.scatter_nd(idx, values, [n, n])

diag = tf.placeholder(tf.int32, [None])
sub = tf.placeholder(tf.int32, [None])
sup = tf.placeholder(tf.int32, [None])
tri = tridiagonal(diag, sub, sup)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tri, feed_dict={diag: [0, 1, 2, 3],
                                   sub: [4, 5, 6],
                                   sup: [7, 8, 9]}))

输出:

[[0 7 0 0]
 [4 1 8 0]
 [0 5 2 9]
 [0 0 6 3]]