tensorflowで関数を実装する

Question

私はプログラミングには新しく、特にtensorflowでプログラミングします。私はそれを使用して理解するおもちゃの問題を作り出しています。 その場合、分母はすべてのクラスの合計ではなく、サンプリングされたいくつかのクラスの合計であるsoftmaxのような関数を作りたいと思います。

これはtensorflowで実施することができる方法

def my_softmax(X,W, num_of_samples): 
    K = 4 
    S = np.zeros(((np.dot(X,np.transpose(W))).shape)) 
    for line in range(X.shape[0]): 
     XW = np.dot(X[line],np.transpose(W)) 
     m = np.max(XW) 
     samples_sum = 0 
     for s in range(num_of_samples): 
      r = (randint(0,K-1)) 
      samples_sum += np.exp(XW[r]- m) 

     S[line] = (np.exp(XW-m))/(samples_sum) 

    return S 

：numpyのを使用してPythonで

は次のようになるでしょうか？ もっと一般的には、そのような新しい「カスタム」関数を作成する方法がありますか？

Answer 1

テンソルの演算子としてPython/numpy関数をラップすることができます。 tf.py_funcを参照してください。 https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/api_docs/python/script_ops.html

ただし、パフォーマンスが（大幅に）影響を受けるため、本番環境では使用しない方が良いです。ほとんどのnp。*関数では、対応するtf。*関数を見つけることができます。 forループの代わりに行列/ベクトルの点ですべての計算を表現しようとする。

また、応答のための https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/api_docs/python/constant_op.html