Efficace de l'élément de sage multiplication d'une matrice et d'un vecteur dans TensorFlow

Quel serait le moyen le plus efficace de multiplier (élément-sage) 2D tenseur (matrice):

x11 x12 .. x1N
...
xM1 xM2 .. xMN

par un vecteur vertical:

w1
...
wN

pour obtenir une nouvelle matrice:

x11*w1 x12*w2 ... x1N*wN
...
xM1*w1 xM2*w2 ... xMN*wN

À donner un peu de contexte, nous avons M des échantillons de données dans un lot qui peuvent être traitées en parallèle, et chaque N-élément de l'échantillon doit être multiplié par le poids w stockée dans une variable, éventuellement, d'en choisir la plus grande Xij*wj pour chaque ligne i.

InformationsquelleAutor Andrzej Pronobis | 2015-12-10
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    Le code le plus simple pour ce faire s'appuie sur la radiodiffusion comportement de tf.multiplier()*, qui est basé sur numpy de radiodiffusion du comportement:

    x = tf.constant(5.0, shape=[5, 6])
w = tf.constant([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
xw = tf.multiply(x, w)
max_in_rows = tf.reduce_max(xw, 1)

sess = tf.Session()
print sess.run(xw)
# ==> [[0.0, 5.0, 10.0, 15.0, 20.0, 25.0],
#      [0.0, 5.0, 10.0, 15.0, 20.0, 25.0],
#      [0.0, 5.0, 10.0, 15.0, 20.0, 25.0],
#      [0.0, 5.0, 10.0, 15.0, 20.0, 25.0],
#      [0.0, 5.0, 10.0, 15.0, 20.0, 25.0]]

print sess.run(max_in_rows)
# ==> [25.0, 25.0, 25.0, 25.0, 25.0]

    * Dans les anciennes versions de TensorFlow, tf.multiply() a été appelé tf.mul(). Vous pouvez également utiliser le * opérateur (c'est à dire xw = x * w) pour effectuer la même opération.

    • Le lien pour la Documentation qu'il est mort. C'est le réel : tf.multipliez
    • Merci... le lien doit être fixé dès maintenant!
    • n'oubliez pas les parenthèses:print(sess.exécuter(xw)) et d'impression(sess.exécuter(max_in_rows))
    • j'ai appliqué à une matrice dense et dispersée vecteur, qui ne fonctionne pas.
    InformationsquelleAutor mrry