torch.diag_embed

torch.diag_embed(input, offset=0, dim1=-2, dim2=-1) → Tensor

创建这样一个张量，其特定二维平面的对角线（由 dim1 和 dim2 指定）由 input 填充。为了方便创建批量的对角矩阵，默认选择返回张量最后两个维度形成的二维平面。

参数 offset 控制要考虑的对角线

• 如果 offset = 0，则为主对角线。

• 如果 offset > 0，则位于主对角线之上。

• 如果 offset < 0，则位于主对角线之下。

新矩阵的大小将计算为使指定对角线的大小等于最后一个输入维度的大小。请注意，对于 offset 不为 $0$ 的情况，dim1 和 dim2 的顺序很重要。交换它们等同于改变 offset 的符号。

将此函数输出应用于 torch.diagonal()（使用相同的参数）会得到一个与输入相同的矩阵。但是，torch.diagonal() 具有不同的默认维度，因此需要显式指定它们。

参数

• input (Tensor) – 输入张量。必须至少为一维。

• offset (int, optional) – 要考虑的对角线。默认值：0（主对角线）。

• dim1 (int, optional) – 取对角线的第一个维度。默认为 -2。

• dim2 (int, optional) – 取对角线的第二个维度。默认为 -1。

示例

>>> a = torch.randn(2, 3)
>>> torch.diag_embed(a)
tensor([[[ 1.5410,  0.0000,  0.0000],
         [ 0.0000, -0.2934,  0.0000],
         [ 0.0000,  0.0000, -2.1788]],

        [[ 0.5684,  0.0000,  0.0000],
         [ 0.0000, -1.0845,  0.0000],
         [ 0.0000,  0.0000, -1.3986]]])

>>> torch.diag_embed(a, offset=1, dim1=0, dim2=2)
tensor([[[ 0.0000,  1.5410,  0.0000,  0.0000],
         [ 0.0000,  0.5684,  0.0000,  0.0000]],

        [[ 0.0000,  0.0000, -0.2934,  0.0000],
         [ 0.0000,  0.0000, -1.0845,  0.0000]],

        [[ 0.0000,  0.0000,  0.0000, -2.1788],
         [ 0.0000,  0.0000,  0.0000, -1.3986]],

        [[ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000],
         [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000]]])