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tensorflowでの演算について

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moriterukun

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下記のコードのように、tensorflowで、random_normal で初期化した行列に足し算をしたらうまくブロードキャストされないのですが、理由がよくわかりません。
Aが 3 x 3の行列で、 Bが 3 x 1の行列です。
どなたか教えていただけますと幸いです。

import tensorflow as tf
import numpy as np

A = tf.random_normal([3, 3], mean=1, stddev=4, seed = 1)
B = tf.Variable([[1, 2, 3]], dtype=tf.float32)
C = A + B

init = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print("A")
    print(A.eval())
    print("\nB")
    print(B.eval())
    print("\nC")
    print(C.eval())

以下実行結果

A
[[-2.24527287  6.93839502  1.26131749]
 [-8.77081585  1.39699364  3.36489725]
 [ 3.37129188 -7.49171829 -1.89158893]]

B
[[ 1.  2.  3.]]

C
[[ 6.96361637  4.79503536  5.32562923]
 [ 2.75787783  2.64941168  2.83947849]
 [ 1.70853901  9.26744461  1.85234141]]
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回答 1

checkベストアンサー

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自分は素人なのですが、本質問に興味がわいたので「TensorFlow 使い方」で見つけた以下のページを参照して考えてみました。
http://www.tensorflow-partner.jp/howtouse

うまくブロードキャストされない

そういうことではなくTensorFlowの「トレーニング・グラフを繰り返し実行する」という特徴のため、値の取得を変数ごとにeval()で行うと都度オペレーターが起動されているということであると思いました。

試しにC.eval()sess.run(C)を複数回実行すると毎回異なる値が出力されました。

以下のようにしてA, B, Cを一度にフェッチすると同一のグラフ実行での各オペレーター(A, B, C)の出力結果が得られました。

import tensorflow as tf

A = tf.random_normal([3, 3], mean=1, stddev=4, seed=1)
B = tf.Variable([[1, 2, 3]], dtype=tf.float32)
C = A + B

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    result = sess.run([A, B, C])
    for name, value in zip("ABC", result):
        print(name)
        print(value)
A
[[-2.2452729  6.938395   1.2613175]
 [-8.770817   1.3969936  3.3648973]
 [ 3.3712919 -7.4917183 -1.8915889]]
B
[[1. 2. 3.]]
C
[[-1.2452729  8.938395   4.2613173]
 [-7.770817   3.3969936  6.3648973]
 [ 4.371292  -5.4917183  1.1084111]]

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  • 2018/06/03 08:52

    おっしゃる通りでした。ありがとうございました。

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