tensorflow中去上下三角矩阵：matrix_band_part 和tf.linalg.band_part

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ACM_hades/article/details/88790013

本文介绍 TensorFlow 中 tf.linalg.band_part 函数的使用方法。该函数用于提取矩阵中指定范围内的副对角线元素，并将其他部分设为零。文章通过实例展示了如何设置 num_lower 和 num_upper 参数来控制所提取的副对角线范围。

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tf.linalg.band_part

新版本：tf.matrix_band_part变成tf.linalg.band_par

函数原型：

tf.linalg.band_part(
    input,
    num_lower,
    num_upper,
    name=None
)

参数：

作用：主要功能是以对角线为中心，取它的副对角线部分，其他部分用0填充。
input:输入的张量.
num_lower:下三角矩阵保留的副对角线数量，从主对角线开始计算，相当于下三角的带宽。取值为负数时，则全部保留。
num_upper:上三角矩阵保留的副对角线数量，从主对角线开始计算，相当于上三角的带宽。取值为负数时，则全部保留。

例子：

import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
a=tf.constant( [[ 1,  1,  2, 3],[-1,  2,  1, 2],[-2, -1,  3, 1],
                 [-3, -2, -1, 5]],dtype=tf.float32)
b=tf.linalg.band_part(a,2,0)
c=tf.linalg.band_part(a,1,1)
d=tf.linalg.band_part(a,-1,1)
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)

输出：
tf.Tensor(
[[ 1.  1.  2.  3.]
 [-1.  2.  1.  2.]
 [-2. -1.  3.  1.]
 [-3. -2. -1.  5.]], shape=(4, 4), dtype=float32)
=============================================================
tf.Tensor(
[[ 1.  0.  0.  0.]
 [-1.  2.  0.  0.]
 [-2. -1.  3.  0.]
 [ 0. -2. -1.  5.]], shape=(4, 4), dtype=float32)
 =============================================================
tf.Tensor(
[[ 1.  1.  0.  0.]
 [-1.  2.  1.  0.]
 [ 0. -1.  3.  1.]
 [ 0.  0. -1.  5.]], shape=(4, 4), dtype=float32)
  =============================================================
tf.Tensor(
[[ 1.  1.  0.  0.]
 [-1.  2.  1.  0.]
 [-2. -1.  3.  1.]
 [-3. -2. -1.  5.]], shape=(4, 4), dtype=float32)