diag_embed

fluid.layers.diag_embed(input, offset=0, dim1=-2, dim2=-1):

该 OP 创建一个 Tensor,其在指定的 2D 平面(由 dim1dim2 指定)上的对角线由输入 input 填充。 默认的,指定的 2D 平面由返回 Tensor 的最后两维组成。

参数 offset 确定在指定的二维平面中填充对角线的位置:

  • 如果 offset = 0,则填充主对角线。
  • 如果 offset > 0,则填充主对角线右上的对角线。
  • 如果 offset < 0,则填充主对角线左下的对角线。

参数

  • input (Variable|numpy.ndarray)- 输入变量,至少为 1D 数组,支持数据类型为 float32,float64,int32,int64。
  • offset (int ,可选)- 从指定的二维平面中获取对角线的位置,默认值为 0,既主对角线。
  • dim1 (int , 可选)- 填充对角线的二维平面的第一维,默认值为 -2。
  • dim2 (int , 可选)- 填充对角线的二维平面的第二维,默认值为 -1。

返回

指定二维平面填充了对角线的 Tensor。数据类型和输入数据类型一致。

返回类型

变量(Variable)

代码示例

import paddle.fluid as fluid
import paddle.fluid.dygraph as dg
import numpy as np

diag_embed = np.random.randn(2, 3).astype('float32')
# [[ 0.7545889 , -0.25074545,  0.5929117 ],
#  [-0.6097662 , -0.01753256,  0.619769  ]]
with dg.guard():
    data1 = fluid.layers.diag_embed(diag_embed)
    data1.numpy()
    # [[[ 0.7545889 ,  0.        ,  0.        ],
    #  [ 0.        , -0.25074545,  0.        ],
    #   [ 0.        ,  0.        ,  0.5929117 ]],

    # [[-0.6097662 ,  0.        ,  0.        ],
    #  [ 0.        , -0.01753256,  0.        ],
    #  [ 0.        ,  0.        ,  0.619769  ]]]

    data2 = fluid.layers.diag_embed(diag_embed, offset=-1, dim1=0, dim2=2)
    data2.numpy()
    # [[[ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
    #   [ 0.7545889 ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
    #   [ 0.        , -0.25074545,  0.        ,  0.        ],
    #   [ 0.        ,  0.        ,  0.5929117 ,  0.        ]],
    #
    #  [[ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
    #   [-0.6097662 ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
    #   [ 0.        , -0.01753256,  0.        ,  0.        ],
    #   [ 0.        ,  0.        ,  0.619769  ,  0.        ]]]

    data3 = fluid.layers.diag_embed(diag_embed, offset=1, dim1=0, dim2=2)
    data3.numpy()
    # [[[ 0.        ,  0.7545889 ,  0.        ,  0.        ],
    #   [ 0.        , -0.6097662 ,  0.        ,  0.        ]],
    #
    #  [[ 0.        ,  0.        , -0.25074545,  0.        ],
    #   [ 0.        ,  0.        , -0.01753256,  0.        ]],
    #
    #  [[ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.5929117 ],
    #   [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.619769  ]],
    #
    #  [[ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
    #   [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ]]]