减少张量流中的矩阵数组-Java 学习之路

像tf.reduce_mean和tf.reduce_prod这样的函数执行元素操作以减少沿轴的张量 . 我有一个形状为 (1000, 3, 3) 的张量 R ，一个3x3矩阵的列表 . 我想做的是 matrix 将它们相乘以便我保持一个3x3矩阵 . 如果这是我可以使用的numpy

np.linalg.multi_dot(R)

我怎么能在张量流中做到这一点？

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你可以使用tf.scan： tf.scan(lambda a, b: tf.matmul(a, b), R)[-1]

import tensorflow as tf
import numpy as np

R = np.random.rand(10, 3, 3)
R_reduced = np.linalg.multi_dot(R)

R_reduced_t = tf.scan(lambda a, b: tf.matmul(a, b), R)[-1]

with tf.Session() as sess:
  R_reduced_val = sess.run(R_reduced_t)
  diff = R_reduced_val - R_reduced
  print(diff)

这打印：

[[ -3.55271368e-15   0.00000000e+00   0.00000000e+00]
 [  1.77635684e-15   0.00000000e+00   3.55271368e-15]
 [ -1.77635684e-15   3.55271368e-15   0.00000000e+00]]

回复于 2024-04-20T07:21:15+08:00

减少张量流中的矩阵数组

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