使用 Tensorflow 创建上三角张量的最简单方法是什么？

Question

与这个问题类似，我想转换这个张量

tensor = tf.ones((5, 5))
tf.Tensor(
[[1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]], shape=(5, 5), dtype=float32)

到其他地方都为 1 和 0 的上三角张量：

tf.Tensor(
[[1. 1. 1. 1. 1.]
 [0. 1. 1. 1. 1.]
 [0. 0. 1. 1. 1.]
 [0. 0. 0. 1. 1.]
 [0. 0. 0. 0. 1.]], shape=(5, 5), dtype=float32)

有任何想法吗？

Answer 1

您可以使用tf.linalg.band_part：

>>> tensor = tf.ones((5, 5))
>>> tf.linalg.band_part(tensor, 0, -1)
<tf.Tensor: shape=(5, 5), dtype=float32, numpy=
array([[1., 1., 1., 1., 1.],
       [0., 1., 1., 1., 1.],
       [0., 0., 1., 1., 1.],
       [0., 0., 0., 1., 1.],
       [0., 0., 0., 0., 1.]], dtype=float32)>

请注意，您可以使用该函数从张量中提取任意数量的对角线。有用的案例包括：

tf.linalg.band_part(input, 0, -1) ==> Upper triangular part.
tf.linalg.band_part(input, -1, 0) ==> Lower triangular part.
tf.linalg.band_part(input, 0, 0) ==> Diagonal.