Я пытаюсь определить пользовательский op в tensorflow, в котором в какой-то момент мне нужно построить матрицу (z
), которая содержала бы суммы всех комбинаций пар строк из двух матриц (x
и y
). В общем случае числа строк x
и y
являются динамическими.
В numpy это довольно просто:
import numpy as np
from itertools import product
rows_x = 4
rows_y = 2
dim = 2
x = np.arange(dim*rows_x).reshape(rows_x, dim)
y = np.arange(dim*rows_y).reshape(rows_y, dim)
print('x:\n{},\ny:\n{}\n'.format(x, y))
z = np.zeros((rows_x*rows_y, dim))
print('for loop:')
for i, (x_id, y_id) in enumerate(product(range(rows_x), range(rows_y))):
print('row {}: {} + {}'.format(i, x[x_id, ], y[y_id, ]))
z[i, ] = x[x_id, ] + y[y_id, ]
print('\nz:\n{}'.format(z))
возвращает:
x:
[[0 1]
[2 3]
[4 5]
[6 7]],
y:
[[0 1]
[2 3]]
for loop:
row 0: [0 1] + [0 1]
row 1: [0 1] + [2 3]
row 2: [2 3] + [0 1]
row 3: [2 3] + [2 3]
row 4: [4 5] + [0 1]
row 5: [4 5] + [2 3]
row 6: [6 7] + [0 1]
row 7: [6 7] + [2 3]
z:
[[ 0. 2.]
[ 2. 4.]
[ 2. 4.]
[ 4. 6.]
[ 4. 6.]
[ 6. 8.]
[ 6. 8.]
[ 8. 10.]]
Тем не менее, я не знаю, как реализовать что-то подобное в тензорном потоке.
Я в основном проходил через SO и API-интерфейс tensorflow в надежде найти функцию, которая давала бы комбинации элементов двух тензоров или функцию, которая давала бы перестановки элементов тензора, но безуспешно.
Любые предложения приветствуются.