TensorFlow中的外部加减法

Question

4

是否有与numpy外部函数类似的操作（或一系列操作）？

import numpy as np

a = np.arange(3)
b = np.arange(5)

print np.subtract.outer(a,b)

[[ 0 -1 -2 -3 -4]
 [ 1  0 -1 -2 -3]
 [ 2  1  0 -1 -2]]

显然，tf.sub似乎只对每个元素进行操作。

- Hooked

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Yaroslav Bulatov · Accepted Answer

使用广播：

sess.run(tf.transpose([tf.range(3)]) - tf.range(5))

输出

array([[ 0, -1, -2, -3, -4],
       [ 1,  0, -1, -2, -3],
       [ 2,  1,  0, -1, -2]], dtype=int32)

更具体地说，给定数组 (3, 1) 和 (1, 5)，广播在数学上等同于将数组平铺成匹配的 (3, 5) 形状并逐点进行操作。

这种平铺是通过循环现有数据来实现的，因此不需要额外的内存。当给出形状不相等的秩，例如(3, 1)和(5)时，广播将在左侧用1填充较小的形状。这意味着像tf.range(5)这样的一维列表被视为行向量，并且等同于[tf.range(5)]。