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テンソルフローの2つのベクトルのドット積

2つのベクトルのドット積（つまり、1-dテンソル）を計算し、テンソルフローでスカラー値を返す簡単な方法があるかどうか疑問に思っていました。

2つのベクトルX =（x1、...、xn）およびY =（y1、...、yn）が与えられた場合、ドット積はdot（X、Y）= x1 * y1 + ... + xn * ynです。

最初にベクトルXとYを2次元テンソルにブロードキャストし、次にtf.matmulを使用することでこれを実現できることを知っています。しかし、結果は行列であり、私はスカラーを求めています。

ベクトルに固有のtf.matmulのような演算子はありますか？

pythontensorflowdot-product
24
user6952886

2つのテンソル（ベクトルは1Dテンソル）間のドット積を計算する最も簡単な方法の1つは、 tf.tensordot を使用することです

a = tf.placeholder(tf.float32, shape=(5))
b = tf.placeholder(tf.float32, shape=(5))

dot_a_b = tf.tensordot(a, b, 1)

with tf.Session() as sess:
    print(dot_a_b.eval(feed_dict={a: [1, 2, 3, 4, 5], b: [6, 7, 8, 9, 10]}))
# results: 130.0
25
Ishant Mrinal

tf.reduce_sum(tf.multiply(x, y))に加えて、tf.matmul(x, tf.reshape(y, [-1, 1]))も実行できます。

20
yuefengz

tf.matmulとtf.transposeを使用できます

tf.matmul(x,tf.transpose(y))

または

tf.matmul(tf.transpose(x),y)

xおよびyの次元に応じて

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aarbelle
import tensorflow as tf

x = tf.Variable([1, -2, 3], tf.float32, name='x')
y = tf.Variable([-1, 2, -3], tf.float32, name='y')

dot_product = tf.reduce_sum(tf.multiply(x, y))

sess = tf.InteractiveSession()
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init_op)

dot_product.eval()

Out[46]: -14

ここで、xとyは両方ともベクトルです。要素ごとの積を求め、tf.reduce_sumを使用して、結果のベクトルの要素を合計できます。このソリューションは読みやすく、再形成する必要はありません。

興味深いことに、 docs に組み込みのドット積演算子があるようには見えません。

中間ステップを簡単に確認できることに注意してください。

In [48]: tf.multiply(x, y).eval()
Out[48]: array([-1, -4, -9], dtype=int32)
4
normanyu

新しいバージョン（0.12以降だと思います）では、できるはずです。

tf.einsum('i,i->', x, y)

（ その前 、スカラーへの縮小は許可されていない/可能性があるように思われた。）

1
phipsgabler

おそらく、新しいドキュメントでは、ドット積の最初の引数または2番目の引数のいずれかの転置オプションをtrueに設定することができます。

tf.matmul(a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, name=None)

リーディング：

tf.matmul(a, b, transpose_a=True, transpose_b=False)
tf.matmul(a, b, transpose_a=False, transpose_b=True)
1
Charlie Parker

Tf.mul（x、y）の後にtf.reduce_sum（）を実行できます

1
David Wong

2つの列ベクトルがあると仮定しましょう

u = tf.constant([[2.], [3.]])
v = tf.constant([[5.], [7.]])

1x1マトリックスが必要な場合は、使用できます

tf.einsum('ij,ik->jk',x,y)

スカラーに興味がある場合は、使用できます

tf.einsum('ij,ik->',x,y)
0
FRS

*とreduce_sumを使用してください

ab = tf.reduce_sum(a*b)

次のような簡単な例を示します。

import tensorflow as tf
a = tf.constant([1,2,3])
b = tf.constant([2,3,4])

print(a.get_shape())
print(b.get_shape())

c = a*b
ab = tf.reduce_sum(c)

with tf.Session() as sess:
    print(c.eval())
    print(ab.eval())

# output
# (3,)
# (3,)
# [2 6 12]
# 20
0
罗福莉