Tensorflow: tf.layers.dense 병합 동작에 대한 불명확 한 문서

죄송합니다. 제 자신을 제거하려는 것이 아닙니다. 내부 조사를하면서 책임이 있다고 생각하는 사람을 추가하려고했습니다.

그래서 조사 후, 제가 들었던 것은 그것이 텐서 닷처럼 동작하고 그래서 동작과 현재 문서가 모두 정확하다는 것입니다. 그리고 제가 이야기 한 엔지니어는 우리가 더 정확한 언어를 사용할 수 있다고 생각했지만 그렇게 될 것이라고 말했습니다. 현재 언어가 문맥 상 명확하고 모호하지 않기 때문에 반드시 도움이됩니다. (tensordot : https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.tensordot.html 참조)

풀 리퀘스트를 직접 만들어서 리워드를 변경하려면 환영합니다.하지만 내부적으로는 아무것도하지 않을 것이기 때문에 지금은이 버그를 닫겠습니다.

아, 텐서 닷 연결이 더 명확 해졌습니다.

tf.dense 입력 텐서의 마지막 인덱스를 가중치 텐서의 첫 번째 인덱스로 축소하여 동작하는 것 같습니다. "flatten"이라는 단어가 혼란 스러웠습니다. 여기서 무슨 뜻인지 잘 모르겠습니다.

tf.dense를 동등한 np.tensordot로 번역하기 위해 만든 장난감 예제

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)