torch.diag

torch.diag(input, diagonal=0, *, out=None) → Tensor

• 如果 input 是一个向量 (1-D 张量)，则返回一个 2-D 方阵张量，其对角线元素由 input 的元素构成。

• 如果 input 是一个矩阵 (2-D 张量)，则返回一个 1-D 张量，其元素为 input 的对角线元素。

参数 diagonal 控制考虑哪条对角线

• 如果 diagonal = 0，则表示主对角线。

• 如果 diagonal > 0，则表示主对角线上方。

• 如果 diagonal < 0，则表示主对角线下方。

参数

• input (Tensor) – 输入张量。

• diagonal (int, 可选) – 要考虑的对角线

关键字参数

out (Tensor, 可选) – 输出张量。

另请参阅

torch.diagonal() 总是返回其输入的对角线。

torch.diagflat() 总是根据输入指定的元素构建一个具有对角线元素的张量。

示例

获取以输入向量为对角线的方阵

>>> a = torch.randn(3)
>>> a
tensor([ 0.5950,-0.0872, 2.3298])
>>> torch.diag(a)
tensor([[ 0.5950, 0.0000, 0.0000],
        [ 0.0000,-0.0872, 0.0000],
        [ 0.0000, 0.0000, 2.3298]])
>>> torch.diag(a, 1)
tensor([[ 0.0000, 0.5950, 0.0000, 0.0000],
        [ 0.0000, 0.0000,-0.0872, 0.0000],
        [ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 2.3298],
        [ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]])

获取给定矩阵的第 k 条对角线

>>> a = torch.randn(3, 3)
>>> a
tensor([[-0.4264, 0.0255,-0.1064],
        [ 0.8795,-0.2429, 0.1374],
        [ 0.1029,-0.6482,-1.6300]])
>>> torch.diag(a, 0)
tensor([-0.4264,-0.2429,-1.6300])
>>> torch.diag(a, 1)
tensor([ 0.0255, 0.1374])