mindspore.ops.FillDiagonal

class mindspore.ops.FillDiagonal(fill_value, wrap=False)[源代码]

填充至少具有二维的Tensor的主对角线。当 dims>2 时，输入的所有维度必须等长。此函数就地修改输入Tensor，并返回输入Tensor。

参数：

fill_value (float) - 填充值。
wrap (bool，可选) - 如果设置为True, 表示高矩阵N列之后的对角线 wrapped ，否则不处理，默认值：False。

输入：

input_x (Tensor) - shape为 \((x_1, x_2, ..., x_R)\) ，其数据类型必须为：float32、int32或者int64。

输出：

y (Tensor) - Tensor，和输入 x 具有相同的shape和dtype。

异常：

TypeError - 如果 input_x 的dtype不是：float32、int32或者int64。
ValueError - 如果 input_x 的维度没有大于1。
ValueError - 当维度大于2时，每个轴的大小不相等。

支持平台：

GPU CPU

样例：

>>> x = Tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]).astype(np.float32))
>>> fill_value = 9.9
>>> fill_diagonal = ops.FillDiagonal(fill_value)
>>> y = fill_diagonal(x)
>>> print(y)
[[9.9 2.  3. ]
 [4.  9.9 6. ]
 [7.  8.  9.9]]
>>> x = Tensor(np.array([[0, 0, 0], [1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3], [4, 4, 4], [5, 5, 5]]).astype(np.int32))
>>> fill_value = 9.0
>>> fill_diagonal = ops.FillDiagonal(fill_value)
>>> y = fill_diagonal(x)
>>> print(y)
[[9 0 0]
 [1 9 1]
 [2 2 9]
 [3 3 3]
 [4 4 4]
 [5 5 5]]
>>> x = Tensor(np.array([[0, 0, 0], [1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3],
...                      [4, 4, 4], [5, 5, 5], [6, 6, 6]]).astype(np.int64))
>>> fill_value = 9.0
>>> wrap = True
>>> fill_diagonal = FillDiagonal(fill_value, wrap)
>>> y = fill_diagonal(x)
>>> print(y)
[[9 0 0]
 [1 9 1]
 [2 2 9]
 [3 3 3]
 [9 4 4]
 [5 9 5]
 [6 6 9]]