Question

我有一个包含多行的巨大矩阵。实际上，我想将每3行添加到一起以形成新的矩阵。

为了更好地理解这个问题，下面是一个说明所需输出的例子：

input  = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12]]
output = [[9, 12], [27, 30]]

我想使用tensorflow内置操作来保持图表的可微性。

Answer 1

你可以重塑你的张量，以便在一个新的维度中隔离三元组，然后tf.reduce_sum超过该维度：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12]])
shape_x = tf.shape(x)

# Reshaping the tensor to have triplets on dimension #1:
new_shape_for_reduce = tf.stack([shape_x[0] // 3, 3, shape_x[1]])
reshaped_x = tf.reshape(x, new_shape_for_reduce)
# Sum-reducing over dimension #1:
sum_3_rows = tf.reduce_sum(reshaped_x, axis=1)

with tf.Session() as sess:
    res = sess.run(sum_3_rows)
    print(res)
    # [[9  12]
    #  [27 30]]

通过在Tensorflow中将固定数量的行相加来减少矩阵

1 个答案: