python – 在TensorFlow中计算Kronecker产品的最有效方法是什么？

内容导读

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内容图文

我有兴趣在TensorFlow中对Kronecker Recurrent Units实施this paper.

这涉及Kronecker产品的计算. TensorFlow没有Kronecker产品的操作.我正在寻找一种有效而强大的计算方法.

这是否存在,还是需要手动定义TensorFlow操作？

解决方法:

TensorFlow 1.7在tf.contrib.kfac.utils.kronecker_product中提供了函数kronecker_product：

a = tf.eye(3)
b = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]])
kron = tf.contrib.kfac.utils.kronecker_product(a, b)

tf.Session().run(kron)

输出：

array([[1., 2., 0., 0., 0., 0.],
       [3., 4., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 2., 0., 0.],
       [0., 0., 3., 4., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1., 2.],
       [0., 0., 0., 0., 3., 4.]], dtype=float32)

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 在TensorFlow中计算Kronecker产品的最有效方法是什么？全部内容，希望文章能够帮你解决python – 在TensorFlow中计算Kronecker产品的最有效方法是什么？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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