torch.triu

torch.triu(input, diagonal=0, *, out=None) → Tensor

返回矩阵（二维张量）或矩阵批次 input 的上三角部分，并将结果张量 out 中的其余元素设为 0。

矩阵的上三角部分是指包括对角线及以上的所有元素。

参数diagonal 控制要选择的对角线。如果 diagonal = 0，则保留主对角线及其上方的所有元素。正值表示排除主对角线上方相应数量的对角线，负值则包含主对角线下方相应数量的对角线。主对角线上的索引集合为 $\lbrace (i, i) \rbrace$ ，其中 $i \in [0, \min\{d_{1}, d_{2}\} - 1]$ ， $d_{1}, d_{2}$ 是矩阵的维度。

参数

input (Tensor) – 需要输入的张量。
diagonal (int, 可选) – 需要考虑的对角线

关键字参数

out (Tensor, 可选) – 指定输出张量。

示例：

>>> a = torch.randn(3, 3)
>>> a
tensor([[ 0.2309,  0.5207,  2.0049],
        [ 0.2072, -1.0680,  0.6602],
        [ 0.3480, -0.5211, -0.4573]])
>>> torch.triu(a)
tensor([[ 0.2309,  0.5207,  2.0049],
        [ 0.0000, -1.0680,  0.6602],
        [ 0.0000,  0.0000, -0.4573]])
>>> torch.triu(a, diagonal=1)
tensor([[ 0.0000,  0.5207,  2.0049],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.6602],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000]])
>>> torch.triu(a, diagonal=-1)
tensor([[ 0.2309,  0.5207,  2.0049],
        [ 0.2072, -1.0680,  0.6602],
        [ 0.0000, -0.5211, -0.4573]])

>>> b = torch.randn(4, 6)
>>> b
tensor([[ 0.5876, -0.0794, -1.8373,  0.6654,  0.2604,  1.5235],
        [-0.2447,  0.9556, -1.2919,  1.3378, -0.1768, -1.0857],
        [ 0.4333,  0.3146,  0.6576, -1.0432,  0.9348, -0.4410],
        [-0.9888,  1.0679, -1.3337, -1.6556,  0.4798,  0.2830]])
>>> torch.triu(b, diagonal=1)
tensor([[ 0.0000, -0.0794, -1.8373,  0.6654,  0.2604,  1.5235],
        [ 0.0000,  0.0000, -1.2919,  1.3378, -0.1768, -1.0857],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000, -1.0432,  0.9348, -0.4410],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.4798,  0.2830]])
>>> torch.triu(b, diagonal=-1)
tensor([[ 0.5876, -0.0794, -1.8373,  0.6654,  0.2604,  1.5235],
        [-0.2447,  0.9556, -1.2919,  1.3378, -0.1768, -1.0857],
        [ 0.0000,  0.3146,  0.6576, -1.0432,  0.9348, -0.4410],
        [ 0.0000,  0.0000, -1.3337, -1.6556,  0.4798,  0.2830]])