python - 来自两个一维张量的不同索引对

Question

我有两个离散概率分布。它们表示为 TensorFlow 1D 张量 p1 和 p2，每个长度为 len。我想生成索引对 (i, j)，其中 i 从第一个概率分布生成，j 从第二个概率分布生成。我想生成很多对，直到总共有 len 个不同的对。如何在 TensorFlow 中使用 while 循环或扫描来实现此目的？

Answer 1

要删除重复项，可以首先从一维张量 p1 和 p2 中删除重复项

p1 = tf.unique(tf.constant([1, 2, 3]))
p2 = tf.unique(tf.constant([3, 4, 5]))

计算对

p1 = tf.constant([1, 2, 3])
p2 = tf.constant([3, 4, 5])

# adding zeros columns
t1 = tf.stack([p1, tf.zeros([a.shape[0]], dtype="int32")], axis=1)
t2 = tf.stack([tf.zeros([b.shape[0]], dtype="int32"), p2], axis=1)
x = tf.expand_dims(t1, 0)
y = tf.expand_dims(t2, 1)

# broadcasting with addition to concatenate the two tensors
# reshaping to have the 2d tensor
c = tf.reshape(tf.add(x, y), [-1, 2])