python 如何避免在Tensorflow中填充被加数

bnl4lu3b 于 2023-01-12 发布在 Python

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我有两个TensorA，形状为(25, 1010, 7, 512)，和B，形状为(10, 7）。
我想使用A的第二维以在Numpy中可以完成的方式将B添加到前10个切片：

A[:, :10, :, :] += B[np.newaxis, :, :, np.newaxis]

(It原始Tensor是否更新并不重要，我可以在适当的位置更新或创建新Tensor）。
当然，这不能直接在tensorflow 中完成，tf.tensor_scatter_nd_add似乎不适用于这种情况，因为切片没有进入要更新的Tensor的最终维度。有没有什么方法可以稀疏地完成这一点，或者我需要将B填充100倍？
编辑：我在将numpy示例从就地更新转换为添加时搞砸了它。

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/65243686/how-to-avoid-padding-summand-in-tensorflow

1条答案

按热度按时间

bwleehnv1#

- EDIT：**由于OP正在尝试进行项分配that is not available in TensorFlow（但在PyTorch中可用!!），您可以使用tf.concat在轴1上附加求和后的剩余Tensor。

请查看我的更新代码-

import tensorflow as tf
#tf.__version__ = '2.3.1'

#numpy arrays with your shapes
a = np.random.random((25, 1010, 7, 512))
b = np.random.random((10, 7))

#convert to tensors
A = tf.convert_to_tensor(a)
B = tf.convert_to_tensor(b)

#Broadcasted sum >> concat with remaining array over axis 1
A = tf.concat([A[:,:10,:,:] + B[None, :, :, None], A[:,10:,:,:]], axis=1)
A.shape

TensorShape([25, 1010, 7, 512])

只是为了检查你得到的答案是否与你在NumPy中的项目分配相同，你可以这样做-
一个二个一个一个

赞(0）回复(0）举报 2023-01-12

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