Python – tensorflow.eye()

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo. 

tensorflow.eye() se usa para generar una array de identidad.

Sintaxis: tensorflow.eye( num_rows, num_columns, batch_shape, dtype, name)

Parámetros:

• num_rows: es un tensor escalar int32 que define el número de filas que estarán presentes en la array resultante.
• num_columns (opcional): es un tensor escalar int32 que define el número de columnas que estarán presentes en la array resultante. Su valor predeterminado es num_rows.
• batch_shape (opcional): es una lista o tupla de enteros de Python o un tensor 1-D int32. Si no es ninguno, el Tensor devuelto tendrá dimensiones de lote principales de esta forma. 
• dtype(opcional): Define el dtype del tensor devuelto. El valor predeterminado es float32.
• name(opcional): Define el nombre de la operación.

Return : Devuelve un Tensor de forma batch_shape + [num_rows, num_columns].

Ejemplo 1:

# Importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input
num_rows = 5
  
# Printing the input
print('num_rows:', num_rows)
  
# Calculating result
res = tf.eye(num_rows)
  
# Printing the result
print('res: ', res)

Producción:

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

Ejemplo 2:

# Importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input
num_rows = 5
num_columns = 6
batch_shape = [3]
  
# Printing the input
print('num_rows:', num_rows)
print('num_columns:', num_columns)
print('batch_shape:', batch_shape)
  
# Calculating result
res = tf.eye(num_rows, num_columns, batch_shape)
  
# Printing the result
print('res: ', res)

Producción:

num_rows: 5
num_columns: 6
batch_shape: [3]
res:  tf.Tensor(
[[[1. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 1. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 1. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 1. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0. 1. 0.]]

 [[1. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 1. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 1. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 1. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0. 1. 0.]]

 [[1. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 1. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 1. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 1. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0. 1. 0.]]], shape=(3, 5, 6), dtype=float32)