tensorflowチュートリアルでは、私は、などの数学関数tf.add()
、tf.assign()
、演算子+
と=
など、精度や他の側面でを使用しての違いは何tf.add(tf.matmul(X, W), b)
とtf.matmul(X, W) + b
などの両方のコードで参照してください?テンソルフローでは、tf.addと演算子(+)の違いは何ですか?
22
A
答えて
32
精度はa+b
とtf.add(a, b)
の間に違いはありません。前者はadd
代わりにAdd
ある唯一の違いは、基礎となるグラフでそのノード名が
_OverrideBinaryOperatorHelper(gen_math_ops.add, "add")
math_ops.pyにfollowing lineによってtf.add
にマッピングされるa.__add__(b)
に変換されます。あなたは、一般的にあなたがまた__add__
検査方法により、これを直接見ることができました。この
tf.reset_default_graph()
dtype = tf.int32
a = tf.placeholder(dtype)
b = tf.placeholder(dtype)
c = a+b
print(tf.get_default_graph().as_graph_def())
のような基本的なグラフ表現を見て、物事を比較することができます。そこには閉鎖だから間接の余分なレベルだが、
real_function = tf.Tensor.__add__.im_func.func_closure[0].cell_contents
print(real_function.__module__ + "." + real_function.__name__)
print(tf.add.__module__ + "." + tf.add.__name__)
を次のように基本的な機能を得ることができますそして、あなたは彼らがあなた
tensorflow.python.ops.gen_math_ops.add
tensorflow.python.ops.gen_math_ops.add
同じ基本機能を呼び出すことを意味し、それ以下の出力が表示されます次のPythonの特別な方法が潜在的に適切なTensorFlowバージョン
{'__abs__',
'__add__',
'__and__',
'__div__',
'__floordiv__',
'__ge__',
'__getitem__',
'__gt__',
'__invert__',
'__le__',
'__lt__',
'__mod__',
'__mul__',
'__neg__',
'__or__',
'__pow__',
'__radd__',
'__rand__',
'__rdiv__',
'__rfloordiv__',
'__rmod__',
'__rmul__',
'__ror__',
'__rpow__',
'__rsub__',
'__rtruediv__',
'__rxor__',
'__sub__',
'__truediv__',
'__xor__'}
これらのメトによってオーバーロードされていることをtf.Tensor.OVERLOADABLE_OPERATORS
から見ることができますdsはPython reference 3.3.7に記述されています:数値型をエミュレートします。 Pythonのデータモデルは、代入演算子=
をオーバーロードする方法を提供しないので、代入は常にネイティブのPython実装を使用します。
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なぜこれらのテンソルフローメソッドが定義されているのですか? – Hossein