Python PyTorch中的代码是做什么的？我如何用tensorflow表达它

我发现一个代码可以解决我的问题，如下所示：

(self.conv_diag(input_tensor.diagonal(dim1=2, dim2=3))).diag_embed(dim1=2, dim2=3)

而

self.conv\u diag

是我以前定义的一个层

据我所知，它在第二和第三维度中提取子传感器的对角线，将其放入层中，构造一个新的张量，填充零，并用我的层计算的新值替换其第二和第三维度

我发现提取对角线的方法是

tf.math.reduce_diag(input_tensor)

但是我不能选择轴，我还没有找到一个等价的函数来替换

torch.diag\u embed（）

我如何用Tensorflow来表达呢？

可能就是您想要的：

tf.linalg.diag(
    diagonal, name='diag', k=0, num_rows=-1, num_cols=-1, padding_value=0,
    align='RIGHT_LEFT'
)

这可能就是你想要的：

tf.linalg.diag(
    diagonal, name='diag', k=0, num_rows=-1, num_cols=-1, padding_value=0,
    align='RIGHT_LEFT'
)