Tensorflow: tf.layers.dense चपटे व्यवहार के लिए अस्पष्ट दस्तावेज़ीकरण

ओह, क्षमा करें, इसका मतलब खुद को हटाना नहीं था। आंतरिक रूप से जांच कर रहा था, उस व्यक्ति को जोड़ने की कोशिश कर रहा था जो मुझे लगता है कि जिम्मेदार है।

इसलिए, जांच के बाद, मुझे जो बताया गया वह यह था कि यह टेंसॉर्डोट की तरह व्यवहार करता है, और इसलिए व्यवहार और वर्तमान दस्तावेज दोनों सही हैं - और जिस इंजीनियर से मैंने बात की, उन्होंने कहा कि उन्हें लगा कि हम अधिक सटीक भाषा का उपयोग कर सकते हैं लेकिन यह होगा ' यह आवश्यक रूप से मदद नहीं करता है क्योंकि वर्तमान भाषा संदर्भ में स्पष्ट और स्पष्ट है। (टेन्सॉर्डोट देखें: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.tensordot.html)

यदि आप कुछ रिवर्डिंग करने के लिए स्वयं को पुल अनुरोध करने का प्रयास करना चाहते हैं, तो इसका स्वागत होगा, लेकिन मैं इस बग को अभी के लिए बंद कर रहा हूं क्योंकि हम इसके बारे में आंतरिक रूप से कुछ नहीं करने जा रहे हैं।

आह धन्यवाद, टेंसोर्डोट कनेक्शन इसे और स्पष्ट करता है।

ऐसा लगता है कि tf.dense वेट टेंसर के पहले इंडेक्स के साथ इनपुट टेंसर के अंतिम इंडेक्स को अनुबंधित करके व्यवहार करता है। "समतल" शब्द भ्रमित करने वाला था, निश्चित नहीं कि इसका यहाँ क्या अर्थ है

खिलौना उदाहरण मैंने अपने लिए tf.dense को समकक्ष np.tensordot . में अनुवाद करने के लिए बनाया है

tf.reset_default_graph()
x0 = np.ones((3, 3, 3))
w0 = np.arange(6).reshape((3, 2))
x = tf.constant(x0)
y = tf.layers.dense(x, 2)
var_dict = {v.op.name: v for v in tf.global_variables()}
assert(var_dict["dense/kernel"].get_shape() == (3, 2))
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(tf.assign(var_dict["dense/kernel"], w0))
sess.run(tf.assign(var_dict["dense/bias"], np.zeros((2,))))

expected_y0 = np.tensordot(x0,w0,axes=[(2,),(0,)])
y0 = sess.run(y)
np.testing.assert_allclose(y0, expected_y0)