tensorflow 用矩陣運算替換for循環(huán) 用tf.tile而不寫for的方法
更新時間:2018年07月27日 09:56:39 作者:guotong1988
今天小編就為大家分享一篇tensorflow 用矩陣運算替換for循環(huán) 用tf.tile而不寫for的方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
如下所示:
# u [32,30,200] # u_logits [400,32,30] q_j_400 = [] for j in range(400): q_j_400.append(tf.squeeze(tf.matmul(tf.transpose(u,[0,2,1]),tf.expand_dims(tf.nn.softmax(u_logits[j]),-1)),[2])) # tf.matmul [32,200,30],[32,30,1] test_result = tf.stack(q_j_400) test_result = tf.transpose(test_result,[1,0,2])
可以通過tf.tile實現(xiàn)更高速的版本
# u [32,30,200] # u_logits [32,400,30] u_tile = tf.tile(tf.expand_dims(u,1),[1,400,1,1]) u_logits = tf.expand_dims(tf.nn.softmax(u_logits,-1),-1) test_result = tf.reduce_sum(u_logits * u_tile,-2) # [32,400,30,1]*[32,400,30,200]
以上這篇tensorflow 用矩陣運算替換for循環(huán) 用tf.tile而不寫for的方法就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
相關文章
PyInstaller將Python腳本打包為.exe可執(zhí)行文件的步驟詳解
Python是一門強大而靈活的編程語言,為了方便共享和部署,我們可以將 Python 腳本打包為可執(zhí)行文件(.exe),這樣其他用戶就無需安裝 Python環(huán)境,直接運行可執(zhí)行文件即可,本文將介紹如何使用PyInstaller 工具實現(xiàn)這一目標,需要的朋友可以參考下2023-12-12Python數(shù)據(jù)處理之savetxt()和loadtxt()使用詳解
這篇文章主要介紹了Python數(shù)據(jù)處理之savetxt()和loadtxt()使用詳解,NumPy提供了多種存取數(shù)組內容的文件操作函數(shù),保存數(shù)組數(shù)據(jù)的文件可以是二進制格式或者文本格式,今天我們來看看savetxt()和loadtxt()的用法,需要的朋友可以參考下2023-08-08pandas apply使用多列計算生成新的列實現(xiàn)示例
這篇文章主要介紹了pandas apply使用多列計算生成新的列實現(xiàn)示例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2021-02-02