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 平方张量，其元素为 input 的对角线元素。

• 如果 input 是一个矩阵（2-D 张量），则返回一个包含 input 对角线元素的 1-D 张量。

参数 diagonal 控制要考虑哪个对角线：

• 如果 diagonal = 0，则是主对角线。

• 如果 diagonal > 0，则位于主对角线上方。

• 如果 diagonal < 0，则位于主对角线下方。

参数:

• input (Tensor) – 输入张量。

• 对角线（int，可选）- 要考虑的对角线

关键字参数:

输出（张量，可选）- 输出张量。

参见

torch.diagonal() 总是返回输入的对角线。

torch.diagflat() 总是构建一个对角线元素由输入指定的张量。

示例：

获取对角线为输入向量的正方形矩阵：

>>> 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 个对角线：

>>> 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])