tf.keras.backend.batch_dot

Батч-умножение.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.backend.batch_dot

tf.keras.backend.batch_dot(
    x, y, axes=None
)

batch_dot используется для вычисления скалярного произведения x и y, когда x и y являются данными в батче, т.е. в форме (batch_size, :). batch_dot приводит к тензору или переменной с меньшим числом измерений, чем входные. Если количество измерений уменьшается до 1, мы используем expand_dims для того, чтобы убедиться, что ndim не менее 2.

Аргументы
`x`	Keras тензор или переменная с `ndim >= 2`.
`y`	Keras тензор или переменная с `ndim >= 2`.
`axes`	Кортеж или список целых чисел с целевыми измерениями или одно целое число. Размеры `x.shape[axes[0]]` и `y.shape[axes[1]]` должны быть равны.

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
Тензор с формой, равной конкатенации формы `x` (без измерения, по которому производилось суммирование) и формы `y` (без размерности батча и размерности, по которой производилось суммирование). Если конечный ранг равен 1, мы преобразуем его в `(batch_size, 1)`.

Тензор с формой, равной конкатенации формы x (без измерения, по которому производилось суммирование) и формы y (без размерности батча и размерности, по которой производилось суммирование). Если конечный ранг равен 1, мы преобразуем его в (batch_size, 1).

Примеры:

x_batch = tf.keras.backend.ones(shape=(32, 20, 1))
y_batch = tf.keras.backend.ones(shape=(32, 30, 20))
xy_batch_dot = tf.keras.backend.batch_dot(x_batch, y_batch, axes=(1, 2))
tf.keras.backend.int_shape(xy_batch_dot)
(32, 1, 30)

Вычисление формы:

Пусть форма x равна (100, 20), а форма y равна (100, 30, 20). Если axes равно (1, 2), чтобы найти форму результирующего тензора, переберите каждое измерение в форме x и форме y:

x.shape[0] : 100 : добавить в форму результата
x.shape[1] : 20 : не добавлять в форму результата, измерение 1 из x было просуммировано. (dot_axes[0] = 1)
y.shape[0] : 100 : не добавлять в форму результата, всегда игнорировать первое измерение из y
y.shape[1] : 30 : добавить в форму результата
y.shape[2] : 20 : не добавлять в форму результата, измерение 2 из y было просуммировано. (dot_axes[1] = 2) output_shape = (100, 30)

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/keras/backend/batch_dot