張量流中的外加和減法

Question

一個等效的操作（或一系列操作）是否像numpy外部函數一樣？

import numpy as np

a = np.arange(3)
b = np.arange(5)

print np.subtract.outer(a,b)

[[ 0 -1 -2 -3 -4]
 [ 1  0 -1 -2 -3]
 [ 2  1  0 -1 -2]]

明顯的候選人tf.sub似乎只是元素行為。

Answer 1

使用廣播：

sess.run(tf.transpose([tf.range(3)]) - tf.range(5))

產量

array([[ 0, -1, -2, -3, -4],
       [ 1,  0, -1, -2, -3],
       [ 2,  1,  0, -1, -2]], dtype=int32)

更具體地說，給定(3, 1)和(1, 5)陣列，廣播在數學上等同於將陣列平鋪成匹配(3, 5)形狀並逐點操作

此切片通過循環現有數據在內部實現，因此不需要額外的內存。 當給出具有(3, 1)和(5)形狀的不等等級時，廣播將填充較小的形狀， 左邊為1's 。 這意味着像tf.range(5)這樣的1D列表被視為行向量，相當於[tf.range(5)]