了解神经网络等效张量网络

时间:2019-12-14 06:15:44

标签: python tensorflow tensor

在Google X的教程Colab笔记本(https://github.com/google/TensorNetwork)中,它具有:

    # Now we create the network.
    a = tn.Node(a_var)
    b = tn.Node(b_var)
    x_node = tn.Node(input_vec)
    a[1] ^ x_node[0]
    b[1] ^ x_node[1]
    a[2] ^ b[2]

    # The TN should now look like this
    #   |     |
    #   a --- b
    #    \   /
    #      x

替换以下内容的一行(不是两行):

Dense(64, activation=tf.nn.swish)

声明:

  

这两个模型实际上是相同的

1。为什么会一样?
2。为什么下面是错误的?

我的理解将类似于:

x_node[0] ^ a[0] ^ b[0]

ab的尺寸为2 x 64)替换了Dense(64, activation=tf.nn.swish)的两行。

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