TensorFlow 将函数应用于矩阵变量的每一行

2024-02-25

嗨,我是 Tensorflow 的新手。我想要在 R 中做这样的事情:

mat = tf$Variable(matrix(1:4, nrow = 2))
apply(mat, 1, cumprod)

这在 Tensorflow 中可行吗,无论是在 Python API 还是 R tensorflow 包中?谢谢!

EDIT: tf$cumprod其实就是我想要的。


TensorFlow Python API 包括tf.map_fn(fn, elems) https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/map_fn高阶运算符,允许您指定 (Python) 函数fn将应用于每个切片elems在第 0 维(即每一行,如果elems是一个矩阵)。

请注意,虽然tf.map_fn()非常通用,使用专门的操作可能会更有效,这些操作可以在一个或多个维度上广播它们的参数(例如tf.multiply() https://www.tensorflow.org/api_docs/python/math_ops/arithmetic_operators#multiply),或跨一个或多个维度并行减少(例如tf.reduce_sum() https://www.tensorflow.org/api_docs/python/math_ops/reduction#reduce_sum)。然而,tf.map_fn()当没有内置运算符来执行您想要的操作时非常有用。

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