diag_embed¶
创建一个 Tensor，其在指定的 2D 平面（由 dim1 和 dim2 指定）上的对角线由输入 input 填充。默认的，指定的 2D 平面由返回 Tensor 的最后两维组成。
参数 offset 确定在指定的二维平面中填充对角线的位置：
如果 offset = 0，则填充主对角线。
如果 offset > 0，则填充主对角线右上的对角线。
如果 offset < 0，则填充主对角线左下的对角线。
参数¶
input (Tensor|numpy.ndarray) - 输入变量，至少为 1D 数组，支持数据类型为 float32、float64、int32、int64。
offset (int，可选) - 从指定的二维平面中获取对角线的位置，默认值为 0，即主对角线。
dim1 (int，可选) - 填充对角线的二维平面的第一维，默认值为 -2。
dim2 (int，可选) - 填充对角线的二维平面的第二维，默认值为 -1。
返回¶
指定二维平面填充了对角线的 Tensor。数据类型和输入数据类型一致。
代码示例¶
>>> import paddle
>>> diag_embed_input = paddle.arange(6)
>>> diag_embed_output1 = paddle.diag_embed(diag_embed_input)
>>> print(diag_embed_output1)
Tensor(shape=[6, 6], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 3, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 4, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 5]])
>>> diag_embed_output2 = paddle.diag_embed(diag_embed_input, offset=-1, dim1=0,dim2=1 )
>>> print(diag_embed_output2)
Tensor(shape=[7, 7], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 3, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 4, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 5, 0]])
>>> diag_embed_input_2dim = paddle.reshape(diag_embed_input,[2,3])
>>> print(diag_embed_input_2dim)
Tensor(shape=[2, 3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
>>> diag_embed_output3 = paddle.diag_embed(diag_embed_input_2dim,offset= 0, dim1=0, dim2=2 )
>>> print(diag_embed_output3)
Tensor(shape=[3, 2, 3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[[0, 0, 0],
[3, 0, 0]],
[[0, 1, 0],
[0, 4, 0]],
[[0, 0, 2],
[0, 0, 5]]])