tf.math.add

Возвращает x + y поэлементно.

tf.math.add(
    x, y, name=None
)

Примеры использования ниже.

Сложение скаляра и списка:

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = 1
tf.add(x, y)
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([2, 3, 4, 5, 6],
dtype=int32)>

Обратите внимание, что вместо этого можно использовать бинарный + оператор:

x = tf.convert_to_tensor([1, 2, 3, 4, 5])
y = tf.convert_to_tensor(1)
x + y
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([2, 3, 4, 5, 6],
dtype=int32)>

Сложение тензора и списка той же формы:

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
tf.add(x, y)
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32,
numpy=array([ 2,  4,  6,  8, 10], dtype=int32)>

Например,

x = tf.constant([1, 2], dtype=tf.int8)
y = [2**7 + 1, 2**7 + 2]
tf.add(x, y)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int8, numpy=array([-126, -124], dtype=int8)>

При сложении двух входных значений с разными формами Add следует правилам векторизации NumPy. Формы двух входных массивов сравниваются поэлементно. Начиная с последних измерений, два измерения должны быть равны или одно из них должно быть 1.

Например,

x = np.ones(6).reshape(1, 2, 1, 3)
y = np.ones(6).reshape(2, 1, 3, 1)
tf.add(x, y).shape.as_list()
[2, 2, 3, 3]

Еще один пример с двумя массивами разной размерности.

x = np.ones([1, 2, 1, 4])
y = np.ones([3, 4])
tf.add(x, y).shape.as_list()
[1, 2, 3, 4]

Версия операции по сокращению для этого поэлементного сложения — tf.math.reduce_sum