tensorflow 自定义向量外积

貌似在当前 tensorflow 版本中没有定义外积操作

dim = 6template1 = np.zeros([dim,dim*dim])
for i in range(dim):for j in range(dim):template1[i,dim*i+j] = 1
log_info(template1)
'''
dim = 4
[[1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.][0. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.][0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0.][0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 1.]] '''
template2 = np.zeros([dim,dim*dim])
for i in range(dim):for j in range(dim):template2[i,dim*j+i] = 1
log_info(template2)
'''
dim = 4
[[1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.][0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0.][0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0.][0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1.]]
'''def outer_product(a, b):tml1 = tf.convert_to_tensor(template1, dtype=float)tml2 = tf.convert_to_tensor(template2, dtype=float)return tf.matmul(a,tml1)*tf.matmul(b,tml2)

给定两个同维向量 a b

a = np.array([[i+1 for i in range(dim)]])
b = a.copy()
log_info(a)
log_info(b)

[[1 2 3 4 5 6]]
[[1 2 3 4 5 6]]

求它们的外积

a = tf.convert_to_tensor(a, dtype=float)
b = tf.convert_to_tensor(b, dtype=float)
c = outer_product(a, b)
c = tf.reshape(c,[-1,dim,dim])
print(c.shape)
with tf.Session() as sess:print(sess.run(c))

(1, 6, 6)
[[[ 1.  2.  3.  4.  5.  6.][ 2.  4.  6.  8. 10. 12.][ 3.  6.  9. 12. 15. 18.][ 4.  8. 12. 16. 20. 24.][ 5. 10. 15. 20. 25. 30.][ 6. 12. 18. 24. 30. 36.]]]

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