如下所示:
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# u [32,30,200]
# u_logits [400,32,30]
q_j_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 ])
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可以通过tf.tile实现更高速的版本
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# 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]
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以上这篇tensorflow 用矩阵运算替换for循环 用tf.tile而不写for的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/guotong1988/article/details/78284560