评估张量流中两个张量行的所有对组合

Question

我正在尝试在 tensorflow 中定义一个自定义操作，其中有一次我需要构造一个矩阵 (z)，该矩阵将包含两个矩阵的行对的所有组合的总和 (x 和 @ 987654323@)。一般来说x和y的行数是动态的。

在 numpy 中相当简单：

import numpy as np
from itertools import product

rows_x = 4
rows_y = 2
dim = 2

x = np.arange(dim*rows_x).reshape(rows_x, dim)
y = np.arange(dim*rows_y).reshape(rows_y, dim)

print('x:\n{},\ny:\n{}\n'.format(x, y))

z = np.zeros((rows_x*rows_y, dim))
print('for loop:')
for i, (x_id, y_id) in enumerate(product(range(rows_x), range(rows_y))):
    print('row {}: {} + {}'.format(i, x[x_id, ], y[y_id, ]))
    z[i, ] = x[x_id, ] + y[y_id, ]

print('\nz:\n{}'.format(z))

返回：

x:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]],
y:
[[0 1]
 [2 3]]

for loop:
row 0: [0 1] + [0 1]
row 1: [0 1] + [2 3]
row 2: [2 3] + [0 1]
row 3: [2 3] + [2 3]
row 4: [4 5] + [0 1]
row 5: [4 5] + [2 3]
row 6: [6 7] + [0 1]
row 7: [6 7] + [2 3]

z:
[[  0.   2.]
 [  2.   4.]
 [  2.   4.]
 [  4.   6.]
 [  4.   6.]
 [  6.   8.]
 [  6.   8.]
 [  8.  10.]]

但是，我不知道如何在 tensorflow 中实现类似的东西。

我主要通过 SO 和 tensorflow API 希望找到一个可以产生两个张量元素组合的函数，或者一个可以给出张量元素排列的函数，但无济于事。

欢迎提出任何建议。

Answer 1

你可以简单地使用 tensorflow 的广播能力。

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[0, 1],[2, 3],[4, 5],[6, 7]], dtype=tf.float32)
y = tf.constant([[0, 1],[2, 3]], dtype=tf.float32)

x_ = tf.expand_dims(x, 0)
y_ = tf.expand_dims(y, 1)
z = tf.reshape(tf.add(x_, y_), [-1, 2])
# or more succinctly 
z = tf.reshape(x[None] + y[:, None], [-1, 2])

sess = tf.Session()
sess.run(z)

Answer 2

选项 1

将z 定义为变量并更新其行：

import tensorflow as tf
from itertools import product


x = tf.constant([[0, 1],[2, 3],[4, 5],[6, 7]],dtype=tf.float32)
y = tf.constant([[0, 1],[2, 3]],dtype=tf.float32)

rows_x,dim=x.get_shape()
rows_y=y.get_shape()[0]

z=tf.Variable(initial_value=tf.zeros([rows_x*rows_y,dim]),dtype=tf.float32)
for i, (x_id, y_id) in enumerate(product(range(rows_x), range(rows_y))):
    z=tf.scatter_update(z,i,x[x_id]+y[y_id])

with tf.Session() as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()
    z_val=sess.run(z)
    print(z_val)

打印出来

[[  0.   2.]
 [  2.   4.]
 [  2.   4.]
 [  4.   6.]
 [  4.   6.]
 [  6.   8.]
 [  6.   8.]
 [  8.  10.]]

选项 2

创建z throw 列表理解：

import tensorflow as tf
from itertools import product


x = tf.constant([[0, 1],[2, 3],[4, 5],[6, 7]],dtype=tf.float32)
y = tf.constant([[0, 1],[2, 3]],dtype=tf.float32)

rows_x,dim=x.get_shape().as_list()
rows_y=y.get_shape().as_list()[0]


z=[x[x_id]+y[y_id] for x_id in range(rows_x) for y_id in range(rows_y)]
z=tf.reshape(z,(rows_x*rows_y,dim))

with tf.Session() as sess:
    z_val=sess.run(z)
    print(z_val)

比较：第二个解决方案大约快两倍（仅测量两个解决方案中z 的构造）。具体来说，时间安排是： 第一个解：0.211 秒，第二个解：0.137 秒。