Question

我有一个长度为n=3的{{1}}向量的NumPy数组，所以m=10。我正在尝试使用input.shape = (n,m,1)来计算每个向量的外积，以便theano/numpy.tensordot和：

output.shape = (n,m,m)

我很确定这是可能的，但我很难弄清楚用于轴的参数。这可以很容易地在数组上迭代完成，但我试图使用tensordot完成此步骤，因为它在theano和numpy中实现相同。这很重要，因为我正在使用theano，但目前使用numpy进行调试。

Answer 1

你并没有完全使用点积的总和减少部分，而只是使用它的转置版本为每一行广播elementwise multiiplication。通过在两个版本的输入数组中创建singleton维度，可以通过broadcasting再次对所有行以矢量化方式实现此目标 - 一个singleton dim位于axis=1，另一个位于axis=2 version #2。因为，输入数组已经是3D形状，所以我们已经有了output = input*input.swapaxes(1,2)。要获得第一个版本，只需沿最后两个dims交换轴。因此，将这两个版本相乘可以得到所需的输出，如此 -

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使用theano / numpy.tensordot的外部产品

1 个答案: