Question

tensorflow中的一个问题。有两个张量

a=tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
b=tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

我可以用

tf.matmul(a,b,False,True)

得到像这样的张量

#[[a1b1 a1b2 a1b3 a1b4 …] 
#[a2b1 a2b2 a2b3 a2b4 …] 
#[a3b1 a3b2 a3b3 a3b4 …] 
#…]

但现在，如果我想得到像这样的张量

#[[a1-b1 a1-b2 a1-b3 a1-b4 …] 
#[a2-b1 a2-b2 a2-b3 a2-b4 …] 
#[a3-b1 a3-b2 a3-b3 a3-b4 …] 
#…]

或者

#[[tf.pow(a1,b1) tf.pow(a1,b2) tf.pow(a1,b3) tf.pow(a1,b4) …] 
#[tf.pow(a2,b1) tf.pow(a2,b2) tf.pow(a2,b3) tf.pow(a2,b4) …] 
#[tf.pow(a3,b1) tf.pow(a3,b2) tf.pow(a3,b3) tf.pow(a3,b4) …] 
#…]

我该怎么做？

Answer 1

您可以使用tensorflow broadcasting功能：

＃[[a1-b1 a1-b2 a1-b3 a1-b4 ...]
    ＃[a2-b1 a2-b2 a2-b3 a2-b4 ...]
    ＃[a3-b1 a3-b2 a3-b3 a3-b4 ...]
    ＃...]

# Subtract a and b transpose
c = a - tf.transpose(b)

<强>输出：

#[[ 0. -1. -2. -3.]
#[ 1.  0. -1. -2.]
#[ 2.  1.  0. -1.]
#[ 3.  2.  1.  0.]]

# for input: a:[[1],[2],[3],[4]],b:[[1],[2],[3],[4]]

＃[[tf.pow（a1，b1）tf.pow（a1，b2）tf.pow（a1，b3）tf.pow（a1，b4）...]
      ＃[tf.pow（a2，b1）tf.pow（a2，b2）tf.pow（a2，b3）tf.pow（a2，b4）...]
      ＃[tf.pow（a3，b1）tf.pow（a3，b2）tf.pow（a3，b3）tf.pow（a3，b4）...]
      ＃...]

#form (i,j) index matrices and then apply tf.pow
i = tf.tile(a, [1, tf.shape(b)[0]])
j = tf.transpose(tf.tile(b, [1, tf.shape(a)[0]]))
power = tf.pow(i,j)

<强>输出：

# index i              index j
#[[1., 1., 1., 1.],    [[1., 2., 3., 4.]
#[2., 2., 2., 2.],      [1., 2., 3., 4.]
#[3., 3., 3., 3.],      [1., 2., 3., 4.]
#[4., 4., 4., 4.]       [1., 2., 3., 4.]]

#Output
#[[  1.   1.   1.   1.]
#[  2.   4.   8.  16.]
#[  3.   9.  27.  81.]
#[  4.  16.  64. 256.]]

tensorflow：像matmul这样的ops，包含两个数组之间的每个元素组合

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