[英]Finding local maxima with TensorFlow
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我的第一个解决方案是实用的,但效率低下。 它需要张量的五次迭代(零轨迹、反向、零轨迹、反向、哪里)。 我现在有一个只需要两次迭代的解决方案,并且还足够灵活,可以快速识别局部最小值......
def get_slope(prev, cur):
# A: Ascending
# D: Descending
# P: PEAK (on previous node)
# V: VALLEY (on previous node)
return tf.cond(prev[0] < cur, lambda: (cur, ascending_or_valley(prev, cur)), lambda: (cur, descending_or_peak(prev, cur)))
def ascending_or_valley(prev, cur):
return tf.cond(tf.logical_or(tf.equal(prev[1], 'A'), tf.equal(prev[1], 'V')), lambda: np.array('A'), lambda: np.array('V'))
def descending_or_peak(prev, cur):
return tf.cond(tf.logical_or(tf.equal(prev[1], 'A'), tf.equal(prev[1], 'V')), lambda: np.array('P'), lambda: np.array('D'))
def label_local_extrema(tens):
"""Return a vector of chars indicating ascending, descending, peak, or valley slopes"""
# initializer element values don't matter, just the type.
initializer = (np.array(0, dtype=np.float32), np.array('A'))
# First, get the slope for each element
slope = tf.scan(get_slope, tens, initializer)
# shift by one, since each slope indicator is the slope
# of the previous node (necessary to identify peaks and valleys)
return slope[1][1:]
def find_local_maxima(tens):
"""Return the indices of the local maxima of the first dimension of the tensor"""
return tf.squeeze(tf.where(tf.equal(label_local_extrema(blur_x_tf), 'P')))
结束编辑
好的,我设法找到了解决方案,但它并不漂亮。 以下函数采用一维张量,并将所有不是局部最大值的点归零。 这仅适用于正数,并且需要修改 float32 以外的数据类型,但它满足我的需要。
不过,必须有更好的方法来做到这一点。
def zero_descent(prev, cur):
"""reduces all descent steps to zero"""
return tf.cond(prev[0] < cur, lambda: (cur, cur), lambda: (cur, 0.0))
def skeletonize_1d(tens):
"""reduces all point other than local maxima to zero"""
# initializer element values don't matter, just the type.
initializer = (np.array(0, dtype=np.float32), np.array(0, dtype=np.float32))
# First, zero out the trailing side
trail = tf.scan(zero_descent, tens, initializer)
# Next, let's make the leading side the trailing side
trail_rev = tf.reverse(trail[1], [0])
# Now zero out the leading (now trailing) side
lead = tf.scan(zero_descent, trail_rev, initializer)
# Finally, undo the reversal for the result
return tf.reverse(lead[1], [0])
def find_local_maxima(tens):
return tf.where(skeletonize_1d >0)
我认为你没有提供足够的信息来澄清太多。 首先,我不确定你想获得张量的最大元素(tf 中有一个函数)或者你想找到函数的局部最大值(不是张量)。 在这种情况下,您可以恢复函数并找到局部最小值,这将导致您要查找的内容。
伪:
input_matrix == max_pool(input_matrix)
说明:
当输入值与 max_pooling 所取的值相同时,这意味着它们是最大的。
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