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如何从张量流中的向量构造成对差的平方？

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我有一个在TensorFlow中具有N维的1D向量，

如何构造成对平方差的和？

示例

Input Vector
[1,2,3]
Output 6
Computed As

(1-2)^2+(1-3)^2+(2-3)^2.

如果我输入为N-dim向量l，则输出应为sigma_ {i，j}（（l_i-l_j）^ 2） .

Added question ：如果我有一个2d矩阵，并希望对矩阵的每一行执行相同的处理，然后平均所有行的结果，我该怎么办？非常感谢！

python tensorflow vectorization tensor pairwise

2 回答

  • 0

    对于成对差异，减去 input 和 input 的转置并仅采用上三角形部分，如：

    pair_diff = tf.matrix_band_part(a[...,None] - 
                      tf.transpose(a[...,None]), 0, -1)

    然后你可以平方并总结差异 .

    码：

    a = tf.constant([1,2,3])
pair_diff = tf.matrix_band_part(a[...,None] - 
                      tf.transpose(a[...,None]), 0, -1)
output = tf.reduce_sum(tf.square(pair_diff))

with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(output))
  # 6
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  • 2

    使用 tf.subtract ？然后是np.sum . 勒梅知道这对你们有什么影响 .

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