如何在tensorflow中获得协方差矩阵?就像numpy中的numpy.cov()。例如,我想得到张量A的协方差矩阵,现在我必须使用numpy A = sess.run(model.A, feed)
cov = np.cov(np.transpose(A)) 有没有办法通过tensorflow而不是numpy来获取cov?它不同于问题how to compute covariance in tensorflow,他们的问题是计算两个向量的协方差,而我的
我目前正在使用tensorflow c api使用一个张量。但是,我已经创建了它,并完成了我希望对其执行的操作。现在我想把它移到python中,以便对它进行进一步的操作。我正在使用tensorflow c-api,因为它提供了python api中没有的功能。所以我的目标是用C语言创建张量,做我需要的操作,然后把它移到python。然而,我找不到任何方式来做这件事。我的方法是创建一个python绑定并返回张量,但是这
给定形状为a,n和y的张量x,形状为b,n,函数f(p,q)对形状为1,n的张量进行运算并返回一个标量值,如何在x和y的批量维度上成对地计算f,以便我得到的张量为a,b,1 我知道这适用于这里描述的乘法和加法这样的操作:通过隐式广播的Evaluate all pair combinations of rows of two tensors in tensorflow。应用程序是我想要计算两个张量的成对KL散度来匹配它们,所以基本上是一个蛮力NN计算。