Question

我知道np.eye会生成单位矩阵。我的身份矩阵是

在线性代数中，大小为n的恒等矩阵（有时有时被称为unit matrix）是n × n方阵，主对角线上有一个，其他地方为零。

我知道我们可以使用Numpy在np.identity(3)中创建它。

但是，我想知道如何在python中拥有一个身份张量。

我想在张量乘法中使用恒等张量。如下所示：

其中G = Er ×1 U1 ×2 U2 ...×M UM是变换张量，而Er ∈ R r×r×...×r是一个身份张量（对角元素为1，所有其他条目均为0）。我需要具有用于生成identity tensor的代码。

谢谢。

Answer 1

使用np.identity代替tf.eye：

tf.eye(2)
# [[1., 0.],
#  [0., 1.]]

Answer 2

可以使用一个函数来完成该函数，如果所有索引都相等，则该函数返回1，但是必须对其进行矢量化处理才能在np.fromfunction中使用

np.fromfunction(np.vectorize(lambda i,j,k: int(i==j==k)), (3,3,3))

输出：

array([[[1, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 1, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 1]]])

Answer 3

像这样吗？

def nd_id(n, d):
    out = np.zeros( (n,) * d )
    out[ [np.arange(n)] * d ] = 1
    return out

测试

nd_id(3,3)
Out[]: 
array([[[ 1.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  1.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  1.]]])

如何使用python生成身份张量？

3 个答案: