Можно ли использовать tf.scatter_update или tf.scatter_nd_update для обновления срезов столбцов тензора?

Question

Можно ли использовать tf.scatter_update или tf.scatter_nd_update для обновления срезов столбцов тензора?

1

Я хочу реализовать функцию, которая принимает переменную как входную, изменяет некоторые ее строки или столбцы и заменяет их обратно в исходной переменной. Я могу реализовать его для срезов строк, используя tf.gather и tf.scatter_update, но не смог сделать это для срезов столбца, поскольку, видимо, tf.scatter_update обновляет только срезы строк и не имеет функции оси. Я не эксперт в тензорном потоке, поэтому я могу что-то упустить. Может кто-нибудь помочь?

def matrix_reg(t, percent_t, beta):

    ''' Takes a variable tensor t as input and regularizes some of its rows.
    The number of rows to be regularized are specified by the percent_t. Reuturns the original tensor by updating its rows indexed by row_ind.

    Arguements:
        t -- input tensor
        percent_t -- percentage of the total rows
        beta -- the regularization factor
    Output:
        the regularized tensor
        '''
    row_ind = np.random.choice(int(t.shape[0]), int(percent_t*int(t.shape[0])), replace = False)
    t_ = tf.gather(t,row_ind)
    t_reg = (1+beta)*t_-beta*(tf.matmul(tf.matmul(t_,tf.transpose(t_)),t_))
    return tf.scatter_update(t, row_ind, t_reg)

amj 18 окт. 2018, в 12:50

Источник

0

Можете ли вы опубликовать свой рабочий код для строк?
jdehesa 18 окт. 2018, в 10:58
0

Пожалуйста, смотрите обновленный вопрос.
amj 18 окт. 2018, в 11:12

Теги:

python

tensorflow

1 ответ

Ещё вопросы

Можете ли вы опубликовать свой рабочий код для строк?
Пожалуйста, смотрите обновленный вопрос.

jdehesa · Accepted Answer · 2018-10-18T09-14-00.000Z

Ниже приведена небольшая демонстрация того, как обновлять строки или столбцы. Идея состоит в том, что вы указываете индексы строк и столбцов переменных, в которых вы хотите, чтобы каждый элемент в обновлении заканчивался. Это легко сделать с tf.meshgrid.

import tensorflow as tf

var = tf.get_variable('var', [4, 3], tf.float32, initializer=tf.zeros_initializer())
updates = tf.placeholder(tf.float32, [None, None])
indices = tf.placeholder(tf.int32, [None])
# Update rows
var_update_rows = tf.scatter_update(var, indices, updates)
# Update columns
col_indices_nd = tf.stack(tf.meshgrid(tf.range(tf.shape(var)[0]), indices, indexing='ij'), axis=-1)
var_update_cols = tf.scatter_nd_update(var, col_indices_nd, updates)
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print('Rows updated:')
    print(sess.run(var_update_rows, feed_dict={updates: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]], indices: [3, 1]}))
    print('Columns updated:')
    print(sess.run(var_update_cols, feed_dict={updates: [[1, 5], [2, 6], [3, 7], [4, 8]], indices: [0, 2]}))

Выход:

Rows updated:
[[0. 0. 0.]
 [4. 5. 6.]
 [0. 0. 0.]
 [1. 2. 3.]]
Columns updated:
[[1. 0. 5.]
 [2. 5. 6.]
 [3. 0. 7.]
 [4. 2. 8.]]

Огромное спасибо. Это решило мою проблему.