tensorflow函数之tf.linalg.LinearOperatorLowerTriangluar()

最新推荐文章于 2023-04-16 11:44:34 发布

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tensorflow 取上（下）三角矩阵 tf.linalg.band_part

zhixiongzhao的博客

10-14

1046

提示：tensorflow 可从已有矩阵中取三角矩阵，也可用于生成为1的三角矩阵。

Tensorflow_v1_12_0 自己的说明文档

panxin801的博客

03-26

618

Tensorflow_v1_12_0 自己的说明文档 Author: Xin Pan Date: 2020.03.06 Update: 2020.03.25 文章目录Tensorflow_v1_12_0 自己的说明文档tf.casttf.concattf.convert_to_tensortf.equaltf.expand_dimstf.Graphtf.layers.densetf.linalg...

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TensorFlow常用函数说明

u012526436的博客

01-17

1080

转载请注明出处 tf.concat() 组合两个张量，axis表示是把哪个维度进行组合即直接把对应维度相加 a = np.arange(6).reshape(2, 3) b = np.arange(6).reshape(2, 3) print(a.shape) print(b.shape) c = tf.concat((tf.convert_to_tensor(a), tf.convert_to_...

AttributeError: module 'tensorflow.contrib.linalg' has no attribute 'LinearOperator'

qq_41219830的博客

07-03

3578

AttributeError: module 'tensorflow.contrib.linalg' has no attribute 'LinearOperator'这个问题是TensorFlow版本不对引起的，应该安装TensorFlow的版本1.2.0. 在setting—>project interpreter，右上方有一个加号，点进去搜索TensorFlow，在这个界面的左下方，有...

深入浅出TensorFlow2函数——tf.linalg.matvec

冯·诺依曼

04-16

1万+

tf.linalg.tf.linalg.matvec( a, b, transpose_a=False, adjoint_a=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, ( a, b, transpose_a=False, adjoint_a=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, name=None )

module 'tensorflow.contrib' has no attribute 'linalg'

qq_43079023的博客

12-04

1457

module ‘tensorflow.contrib’ has no attribute ‘linalg’ 在tensorflow 1.13版本中，运行tf.contrib.linalg.LinearOperatorTriL(diag_vals).to_dense()报错： tf.contrib.linalg.LinearOperatorTriL(diag_vals).to_dense() 主要是...

tensorflow2.0系列（2）：张量的运算

几何君的算法天空

01-06

3949

张量运算 tensorflow定义了很多张量的基本运算，由于张量的特殊属性，其运算操作主要有两类，一类是基于行列式/线性代数的，一类是对elemental-wise的运算。最常用的有：求和：tf.add 乘法：tf.matmul, 求逆运算：tf.linalg.inv 基于线性代数的运算大多数都在tf.linalg模块中定义。https://tensorflow.google.cn/api_...

机器翻译模型Transformer代码详细解析

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mijiaoxiaosan的博客

07-10

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谷歌一个月前发了一篇论文Attention is all you need,文中提出了一种新的架构叫做Transformer，用以来实现机器翻译。论文发出不久，就有人用tensorflow实现了Transformer模型,本文对其代码进行细致的分析。

tensorflow之Supervisor

mijiaoxiaosan的博客

07-12

8307

本文是我对官方文档Supervisor: Training Helper for Days-Long Trainings 的编译。

bert代码解读2之模型transformer的解读

qqywm的博客

12-27

2221

论文attention is all your need github：https://github.com/google-research/bert 解读翻译：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-01-9 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1616001262563114372&wfr=s...

关于transformer模型总结（源码）

yiyele的博客

08-21

1万+

本文主要是对transfermer模型的源码进行解析： transfermer主要结构是由encoder和decoder构成。其中，encoder是由embedding + positional_encoding作为输入，然后加一个dropout层，然后输入放到6个multihead_attention构成的结构中，每个multihead_attention后面跟一个feedforwar...

Transformer五部曲

小岁月太着急

05-13

9734

Transformer：没错，你只需要注意力机制首先先说说自己对 Transformer 理解，我认为它最大的改进有如下几点：提出用注意力机制来直接学习源语言内部关系和目标语言内部关系，而不是像之前用 RNN 来学；对存在多种不同关系的假设，而提出多头 (Multi-head) 注意力机制，有点类似于 CNN 中多通道的概念；对词语的位置，用了不同频率的 sin 和 cos 函...

Transformer(三) -- 相关代码解读

qq_28634403的博客

03-04

1666

因为有很多事情耽搁了，今天终于完成了Transformer的完整学习，接下来，将分为三篇文章来进行记录： 1. Transformer介绍 2. 相关博客 3. 相关代码解读其实，最重要的就是这篇代码解读，只是看懂了论文，其实并不是真的懂了，对于我这码农，最重要的还是要能把论文变成代码，还好，伟大的github上，果然有我需要的代码，所以我赶紧下载下来，开始研读。github链接 ...

Transformer源码解读

u012526436的博客

01-17

9551

转载请注明出处之前我们一起了解了attention、transformer的原理，本文将会基于github的一个 transformer (下文会针对我对该代码的一个改版讲解)开源代码进行代码分析讲解，该代码相比于Google提供的tensor2tensor/transformer代码更简单，也更容易理解。这里简单说一下代码怎么运行：下载数据集 IWSLT 2016 German–Engl...

Spark MLlib学习笔记之二——Spark Mllib矩阵向量

hoikin-yiu

09-25

7499

第二章Spark Mllib矩阵向量 Spark Mllib底层的向量、矩阵运算使用了Breeze库，Breeze库提供了Vector/Matrix的实现以及相应计算的接口（Linalg）。但是在MLlib里面同时也提供了Vector和Linalg等的实现。在使用Breeze库时，需要导入相关包： Import breeze.linalg._ Import breeze.numeric

tensorflow2之数学运算

allen的博客

05-20

2307

官方API 大部分数学运算：tf.math 随机数：tf.random 矩阵运算：tf.linalg 乘法：tf.matmul（实际上是tf.linalg.matmul），等同于@ 转置：tf.transpose() 生成对角阵：tf.linalg.diag：可定制对角线上一行/下一行等信息获取对角阵元素：tf.linalg.diag_part 逆：tf.linalg.inv() 求迹：tf.linalg.trace() 范数：tf.linalg.norm() 行列式：tf.linalg.det()

tf.linalg.matmul

最新发布

12-23

在TensorFlow里，`tf.linalg.matmul` 是用于执行矩阵乘法的函数。矩阵乘法是线性代数中的基础操作，在深度学习里有着广泛的应用，像神经网络中的前向传播就会用到矩阵乘法。 ### 功能 `tf.linalg.matmul` 函数的主要功能是对两个张量执行矩阵乘法。输入的张量需要满足矩阵乘法的条件，即第一个矩阵的列数要和第二个矩阵的行数相等。 ### 使用方法 `tf.linalg.matmul` 函数的基本语法如下： ```python tf.linalg.matmul( a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, output_type=None, name=None ) ``` - `a` 和 `b`：参与矩阵乘法的两个张量。 - `transpose_a` 和 `transpose_b`：布尔值，若为 `True`，则在乘法前对相应的矩阵进行转置。 - `adjoint_a` 和 `adjoint_b`：布尔值，若为 `True`，则在乘法前对相应的矩阵进行共轭转置。 - `a_is_sparse` 和 `b_is_sparse`：布尔值，表明相应的矩阵是否为稀疏矩阵。 - `output_type`：指定输出张量的数据类型。 - `name`：操作的名称。 ### 示例 ```python import tensorflow as tf # 创建两个张量 a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]]) b = tf.constant([[5, 6], [7, 8]]) # 执行矩阵乘法 result = tf.linalg.matmul(a, b) print("矩阵 a:") print(a.numpy()) print("矩阵 b:") print(b.numpy()) print("矩阵乘法结果:") print(result.numpy()) ``` 在这个示例中，首先创建了两个二维张量 `a` 和 `b`，接着使用 `tf.linalg.matmul` 函数对它们进行矩阵乘法，最后打印出矩阵 `a`、矩阵 `b` 以及乘法的结果。 ### 注意事项 - 输入的张量需要满足矩阵乘法的条件，即第一个矩阵的列数要和第二个矩阵的行数相等。 - 若 `transpose_a` 或 `transpose_b` 为 `True`，或者 `adjoint_a` 或 `adjoint_b` 为 `True`，则在乘法前会对相应的矩阵进行转置或共轭转置。