Tensorflow 中的矢量移位（滚动）

Question

假设我们确实想使用 Keras/TensorFlow 处理图像（或 ndim 向量）。 而且，为了花哨的正则化，我们希望将每个输入向左移动随机数量的位置（溢出的部分重新出现在右侧）。

如何查看和解决：

1)

TensorFlow 的 numpy roll 函数有什么变化吗？

2)

x - 2D tensor
ri - random integer
concatenate(x[:,ri:],x[:,0:ri], axis=1) #executed for each single input to the layer, ri being random again and again (I can live with random only for each batch)

Answer 1

在 TensorFlow v1.15.0 及更高版本中，您可以使用 tf.roll，其工作方式与 numpy roll 类似。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/14953 。 要改进上述答案，您可以这样做：

# size of x dimension
x_len = tensor.get_shape().as_list()[1]
# random roll amount
i = tf.random_uniform(shape=[1], maxval=x_len, dtype=tf.int32)
output = tf.roll(tensor, shift=i, axis=[1])

对于从 v1.6.0 开始的旧版本，您必须使用 tf.manip.roll ：

# size of x dimension
x_len = tensor.get_shape().as_list()[1]
# random roll amount
i = tf.random_uniform(shape=[1], maxval=x_len, dtype=tf.int32)
output = tf.manip.roll(tensor, shift=i, axis=[1])

Answer 2

我只需要自己做这件事，不幸的是，我认为没有 tensorflow 操作可以做 np.roll。不过，您上面的代码看起来基本正确，只是它不是按 ri 滚动，而是按 (x.shape[1] - ri) 滚动。

另外你需要小心选择你的随机整数，它来自 range(1,x.shape[1]+1) 而不是 range(0,x.shape[1])，好像 ri 是 0 ，则 x[:,0:ri] 将为空。

所以我的建议更像是（沿着维度 1 滚动）：

x_len = x.get_shape().as_list()[1] 
i = np.random.randint(0,x_len) # The amount you want to roll by
y = tf.concat([x[:,x_len-i:], x[:,:x_len-i]], axis=1)

编辑：在 hannes 的正确评论之后添加了缺少的冒号。