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假设我想使用封闭形式的解决方案在 TensorFlow 中计算最小二乘系数。通常,我会这样做,
beta_hat = tf.matmul(
tf.matmul(tf.matrix_inverse(tf.matmul(tf.transpose(X), X)), tf.transpose(X)), y
)
其中X
和y
分别是对应协变量和目标变量的TensorFlow占位符。
如果我想进行预测,我会做类似的事情,
y_pred = tf.matmul(X, beta_hat)
如果我要执行,
sess.run(y_pred, feed_dict={X: data_X})
我当然会得到一个错误,因为我没有为占位符 y
提供必要的值。我希望在计算完 beta_hat
之后可以灵活地将其视为常量(这样我就不需要为新的协变量矩阵定义新的占位符来进行预测)。实现此目的的一种方法是,
# Make it constant.
beta_hat = sess.run(beta_hat, feed_dict={X: data_X, y: data_y})
y_pred = tf.matmul(X, beta_hat)
我想知道是否有更优雅的方法将张量视为常量,这样我既不需要执行 session 并获取常量,也不需要为要用于预测的传入数据创建单独的占位符。
下面是一些示例代码,演示了我正在描述的情况。
import numpy as np
import tensorflow as tf
n, k = 100, 5
X = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, k])
y = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 1])
beta = np.random.normal(size=(k, ))
data_X = np.random.normal(size=(n, k))
data_y = data_X.dot(beta)
data_y += np.random.normal(size=data_y.shape) / 3.0
data_y = np.atleast_2d(data_y).T
# Convert to 32-bit precision.
data_X, data_y = np.float32(data_X), np.float32(data_y)
# Compute the least squares solution.
beta_hat = tf.matmul(
tf.matmul(tf.matrix_inverse(tf.matmul(tf.transpose(X), X)),
tf.transpose(X)), y
)
# Launch the graph
sess = tf.Session()
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print "True beta: {}".format(beta)
print "Est. beta: {}".format(
sess.run(beta_hat, feed_dict={X: data_X, y: data_y}).ravel()
)
# # This would error.
# y_pred = tf.matmul(X, beta_hat)
# print "Predictions:"
# print sess.run(y_pred, feed_dict={X: data_X})
# Make it constant.
beta_hat = sess.run(beta_hat, feed_dict={X: data_X, y: data_y})
# This will no longer error.
y_pred = tf.matmul(X, beta_hat)
print "Predictions:"
print sess.run(y_pred, feed_dict={X: data_X})
最佳答案
也许与直觉相反,在后续步骤中将 beta_hat
重新用作常量的最简单方法是将其分配给 tf.Variable
。 :
n, k = 100, 5
X = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, k])
y = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 1])
beta = np.random.normal(size=(k, ))
data_X = np.random.normal(size=(n, k))
data_y = data_X.dot(beta)
data_y += np.random.normal(size=data_y.shape) / 3.0
data_y = np.atleast_2d(data_y).T
# Convert to 32-bit precision.
data_X, data_y = np.float32(data_X), np.float32(data_y)
# Compute the least squares solution.
beta_hat = tf.matmul(
tf.matmul(tf.matrix_inverse(tf.matmul(tf.transpose(X), X)),
tf.transpose(X)), y
)
beta_hat_cached = tf.Variable(beta_hat)
# Launch the graph
sess = tf.Session()
print "True beta: {}".format(beta)
# Run the initializer, which computes `beta_hat` once:
sess.run(beta_hat_cached.initializer, feed_dict={X: data_X, y: data_y})
# To access the value of `beta_hat`, "run" the variable to read its contents.
print "Est. beta: {}".format(beta_hat_cached.ravel())
# Use the cached version to compute predictions.
y_pred = tf.matmul(X, beta_hat_cached)
print "Predictions:"
print sess.run(y_pred, feed_dict={X: data_X})
关于python - 将计算值缓存为 TensorFlow 中的常量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33858785/
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