Keras中的Dot（axes = 1）

最新推荐文章于 2022-05-19 21:32:12 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chuxuezhew/article/details/97896197
本文深入讲解了使用dotor函数进行张量操作的方法，通过具体示例展示了如何利用dotor函数实现向量与矩阵的乘法运算，对于理解深度学习中的张量运算具有重要指导意义。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

可以用dotor = Dot（axes = 1），然后dotor（alphas，a）
其中alphas 为（m，Tx）而a为（m，Tx，n_a）则dot以后实际为alphas中的Tx的第一项乘上a中Tx的第一项（这里a的Tx第一项是一个完整向量，及用数值*一个向量，得到一个向量）+alphas中Tx的第二项乘上a中Tx的第二项+。。。。。。

tensorflow.python.keras.layers.Dot(axes=1)([i, j]) 原理探索
wa_does_the_fox_say的博客
03-05 311
123
代码系列——keras.layers.Dot()解析
lynlindasy的博客
09-06 1万+
Dot类在keras的Merge中，根据Keras中文文档：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/merge/， Merge层提供了一系列用于融合两个层或张量的层对象或方法，以大写首字母开头的是Layer类，以小写字母开头的是张量的函数，张量函数内部其实调用了大写字母开头的层。Dot类源代码如下： https://github.com...
keras 的dot函数
AlanxZhang的博客
10-09 1164
首先先弄清楚哪是0轴（-1轴），1轴（-2轴） 看下面例子： import tensorflow as tf x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) y2 = tf.reduce_sum(x, axis = 0) print("沿着张量0轴方向求和：\n",y2.eval()) y3 = tf.reduce_sum(x, axis = 1) print("沿着张量1轴方向求和：\n",y3.eval()) y4 = tf.reduce_sum(x,
Keras的Dot类
u013887652的博客
05-08 7135
官方的定义为 keras.layers.Dot(axes, normalize=False) 它处于Merge模块中，查看源代码发现它的merge方式是这样的，如下 PS：原链接 def _merge_function(self, inputs): if len(inputs) != 2: raise ValueError('A `Dot` layer should b...
python axis=-1_Python：axis=0 axis=1的理解
weixin_39739661的博客
12-04 715
官方文档解释：轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。注意看，官方对于0和1的解释是轴，也就是坐标轴。而坐标轴是有方向的，所以千万不要用行和列的思维去想axis，因为行和列是没有方向的，这样想会在遇到不同的例子时感到困惑。根据官方的说法，1表示横轴，方向从左到右；0表示纵轴，方向从上到下。当axis=1时，数组的变化是横向的，而体现...
Dot(axes=(2, 1)) 使用说明
05-24
`Dot` 是 Keras 中的一个层，可以用于将两个张量进行点积操作。`axes` 参数指定进行点积操作的轴。 例如，假设有两个张量 `a` 和 `b`，它们的形状分别为 (batch_size, n, m) 和 (batch_size, m, p)，其中 `n` 和 `p...
请加入卷积给我的例子 ： # 定义输入张量 input_data1 = Input(shape=(time_steps1, input_dim1)) #lstm1 = input_data1 # 对于维的注意力机制 attention_mul1 = attention_3d_block(input_data1, 'dim_reduction1' ,'attention_vec1' ) attention_mul1 = Dense(64, activation='relu')(attention_mul1) # 定义时间步注意力机制 attention_time1 = TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))(attention_mul1) attention_time1 = Activation('softmax')(attention_time1) context_time1 = Dot(axes=1)([attention_time1, attention_mul1]) # 定义维度注意力机制 attention_dim1 = Dense(input_dim1, activation='tanh')(context_time1) attention_dim1 = Activation('softmax')(attention_dim1) context_dim1 = Dot(axes=1)([attention_dim1, context_time1]) # 定义第二层时间步注意力机制 attention_time2 = TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))(context_dim1) attention_time2 = Activation('softmax')(attention_time2) context_time2 = Dot(axes=1)([attention_time2, context_dim1]) # 定义第二层维度注意力机制 attention_dim2 = Dense(input_dim1, activation='tanh')(context_time2) attention_dim2 = Activation('softmax')(attention_dim2) context_dim2 = Dot(axes=1)([attention_dim2, context_time2]) lstm1 = LSTM(128, return_sequences=True)(context_dim2) # 加入LSTM层 lstm_out1 = Dense(64, activation='relu')(lstm1) lstm_out1 = Dense(32, activation='tanh')(lstm_out1) lstm_out1 = Dense(16, activation='softmax')(lstm_out1)
05-29
context_time1 = Dot(axes=1)([attention_time1, attention_mul1]) # 定义维度注意力机制 attention_dim1 = Dense(input_dim1, activation='tanh')(context_time1) attention_dim1 = Activation('softmax')...
Keras API:keras.backend.batch_dot
u010404548的博客
02-02 643
#!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- """ @Author : heyw @Contact : he_yuanwen@126.com @Time : 2020/2/2 12:51 @Software: PyCharm @FileName: K.batch_dot.py """ import tensorflow as tf import ...
keras的axis的解读
Learning from the mistakes
05-12 3241
我们在写keras的代码的时候会遇见下面的类似场景：atten_mul=merge([image_embedding,attention_probs],mode='dot',dot_axes=(1,1))然后会经常困惑dot_axes那个括号里面的是啥意思，这里举个例子，如果一个张量的大小为：(19,19,5,80)axis = 0 - 19 elementsaxis = 1 - 19 eleme...
浅谈keras中的batch_dot,dot方法和TensorFlow的matmul
09-16
主要介绍了浅谈keras中的batch_dot,dot方法和TensorFlow的matmul，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
keras.layers层dot维度计算的一些介绍
qq_40689236的博客
06-19 2533
axis和shape关系： axes是整数或者tuple(之前在dot中前部分已经处理好了)，axes就是要进行点乘的维度，也就是计算后减少/消失的那个维度。 输出张量的shape是两个输入张量的shape进行concatenate得到的：但把a张量的axes维度去除了，b张量的batch维度和axes维度去除了。 看下面的例子，a.shape=(100, 20)，b.shape=(100, 30, 20)，axes=（1， 2)，则张量a的维度1和b的维度2进行点乘，输出张量output.shape=(1
理解keras中的batch_dot，dot方法和TensorFlow的matmul
huml126的专栏
03-22 1万+
理解keras中的K.batch_dot和TensorFlow的tf.matmul 概述 在使用keras中的keras.backend.batch_dot和tf.matmul实现功能其实是一样的智能矩阵乘法，比如A,B,C,D,E,F,G,H，I,J,K,LA,B,C,D,E,F,G,H，I, J,K,LA,B,C,D,E,F,G,H，I,J,K,L都是二维矩阵，中间点表示矩阵乘法，AGAGAG...
keras 的dot、multiply区别
AlanxZhang的博客
10-11 1712
今天看对着公式看代码发现，在公式中一个向量进行转置而在代码中却没有进行转置的相关运算，特此折腾一番，便记录。 首先看到这个公式 简单说明一下什么意思：就是说P是一个多维向量，与这两个是不同的一维向量，在这个公式中想表达的意思就是这样： 这个也就是keras中dot的函数用法，也就是说dot函数只需要将两个一维向量传入即可，就会将对应向量相乘之后相加。 keras的multipy函数所对应的数学公式表达符号是下面这样的 其接收一个列表的同shape张量，并返回它们的逐元素积的张量，s..
dot 语法全介绍
weixin_30914981的博客
09-02 573
0. 保存 保存为 pdf：dot -Tpdf iris.dot -o iris.pdf 1. 基本 （1）无向图、有向图、子图 graph G {} // 无向图 digraph G {} // 有向图 digraph G { subgraph cluster_0 {} subgraph cluster_1 {} } （2）形状...
Keras入门笔记(番一)：从源码分析K.batch_dot及与dot的区别
身披白袍的博客
11-14 4717
动机 矩阵和向量的乘法各种名称都有，甚至相互混杂，在不同框架里的命名也不一样，每每都会陷入这些Magic中。例如，同样是dot对向量shape= (n,)和一维张量shape=(n,1)而言都不一样，无论总结过多少次，像我们这种torch和tensowflow、matlab轮着写的人，总是不经意间就会翻车。 好在keras提供了高级的接口，至少在tensorflow、theano以及可能会有的mx...
TensorFlow 入门 (基于Keras) 手写数字识别 保存 导入
m0_51799739的博客
05-19 1054
文章目录🙍‍♂️biaoq一、Keras是什么？🙅‍♂️1.引入库baioq🙆‍♀️2.读入数据🙆‍♂️ 3.数据处理💁‍♀️4. 构建神经 模型💁‍♂️5.绘制 模型🙋‍♂️6.模型编译🤦‍♂️7.训练 模型💇‍♂️8.优化过程 绘图🧖‍♀️9.保存 模型 权重🤹‍♀️三.导入保存好的模型👴模型导入🚶‍♀️四.完整代码🧘‍♀️第一部分🧗‍♂️第二部分🌹总结 前言 提示：第一次写博客 记录学习过程 如有不对地方希望能指出： |@Auth | HeisitHe| |@IDE | PyCharm | .
Keras学习笔记三：BatchNormalization层和融合层（Merge层）
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zhuzuwei的博客
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1. BatchNormalization层：该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化，即使得其输出数据的均值接近0，其标准差接近1 keras.layers.normalization.BatchNormalization(axis=-1, momentum=0.99, epsilon=0.001, center=True, scale=True, beta_initia
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