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theano~使用索引矩阵和嵌入矩阵来产生3D张量？

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假设我有一个索引矩阵：

index_matrix = [[0,1],
                [2,1]]

嵌入矩阵：

embeddings_matrix = [[1,2,3],
                     [2,3,4],
                     [4,5,6],
                        .
                        .
                        .   ]

index_matrix 中的每个元素对应于 embeddings_matrix 中的一个特定行 . 例如， index_matrix 中的 0 对应于 embeddings_matrix 中的 [1,2,3] .

仅使用theano语法，如何构建3D张量， index_matrix 中的每个索引都被 embeddings_matrix 中的行或向量替换？

编辑：我能够解决类似的问题：使用 index_vector = [0,1,2,1] 和 embeddings_matrix 来生成2D张量 . 为此，我需要以下theano语法：

Matrix = embeddings_matrix[index_vector].reshape((index_vector.shape[0], -1))

但是，我有点卡在3D案例上 .

python matrix theano

1 回答

  • 1

    您可以使用索引矩阵简单地索引到嵌入矩阵：

    import numpy
import theano
import theano.tensor as tt

embeddings_matrix = theano.shared(numpy.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [4, 5, 6]], dtype=theano.config.floatX))
index_matrix = tt.imatrix()
y = embeddings_matrix[index_matrix]
f = theano.function([index_matrix], y)
output = f(numpy.array([[0, 1], [2, 1]], dtype=numpy.int32))
print output.shape, '\n', output

    这打印

    (2L, 2L, 3L) 
[[[ 1.  2.  3.]
  [ 2.  3.  4.]]

 [[ 4.  5.  6.]
  [ 2.  3.  4.]]]

    输出为3D，索引矩阵中的每个元素根据需要用相应的嵌入向量替换 .

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