mindspore.ops.matrix_diag_part

mindspore.ops.matrix_diag_part(x, k, padding_value, align='RIGHT_LEFT')

返回一个tensor，包含输入tensor x 的第 k[0] 到 k[1] 个对角线中的值，缺失部分使用 padding_value 填充。

在graph mode中，输入 k 和 padding_value 必须为常量tensor。

参数：

• x (Tensor) - 输入tensor，其秩不小于2。

• k (Union[int, Tensor], 可选) - 对角线偏移。正值表示超对角线，负值表示次对角线。当k是2个整数，表示子对角线的上界和下界。

• padding_value (Tensor) - 填充对角线带外区域的数值。

• align (str, 可选) - 指定超对角线和次对角线的对齐方式。 可选 "RIGHT_LEFT" 、 "LEFT_RIGHT" 、 "LEFT_LEFT" 、 "RIGHT_RIGHT" 。 默认 "RIGHT_LEFT" 。

  • "RIGHT_LEFT" 表示将超对角线与右侧对齐（左侧填充行），将次对角线与左侧对齐（右侧填充行）。

  • "LEFT_RIGHT" 表示将超对角线与左侧对齐（右侧填充行），将次对角线与右侧对齐（左侧填充行）。

  • "LEFT_LEFT" 表示将超对角线和次对角线均与左侧对齐（右侧填充行）。

  • "RIGHT_RIGHT" 表示将超对角线和次对角线均与右侧对齐（左侧填充行）。

返回：

Tensor

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> x = mindspore.tensor([[1., 2., 3., 4.],
...                       [5., 6., 7., 8.],
...                       [9., 8., 7., 6.]])
>>> k = mindspore.tensor([1, 3], mindspore.int32)
>>> output = mindspore.ops.matrix_diag_part(x, k, mindspore.tensor(9.), align='RIGHT_LEFT')
>>> print(output)
[[9. 9. 4.]
 [9. 3. 8.]
 [2. 7. 6.]]
>>> print(output.shape)
(3, 3)