对第二维张量段的操作

时间:2016-05-29 02:31:20

标签: python tensorflow

对第一个尺寸以外的尺寸中的张量段执行操作的最佳方法是什么?例如,第二维中的一小段段的简单:

假设:

x11 x12 x13 x14 x15
...
xN1 xN2 xN3 xN4 xN5

我想获得:

x11+x12 x13+x14+x15
...
xN1+xN2 xN3+xN4+xN5

最理想的情况是,我希望在其他维度上实现类似于unsorted_segment_sum的行为(即,段ID不必排序并涵盖所有值):

x11+x15 x12+x14
...
xN1+xN5 xN2+xN4

假设第一个维度通常用于表示批处理,那么对数据样本段执行操作将非常有用。

目前,我看到的唯一替代方案是为每个片段提取张量片段并对每个片段执行缩小操作。有没有更好的选择(即能够带来更好表现的选择)?

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