为什么TensorFlow的划分没有轴参数？

【问题标题】：Why TensorFlow's division hasn't have axis parameter?为什么TensorFlow的划分没有轴参数？
【发布时间】：2017-06-14 08:08:58
【问题描述】：

我的问题如下：

当我想将矩阵除以列轴上的向量时，TensorFlow 仅在 A 是具有 [n,n] 形状的矩阵和 v 具有 [1,n] 形状的向量时才提供行分割。

我的解决方案是这样的：

tf.transpose(tf.div(tf.transpose(A), v))

~~我试过了，但它不起作用：~~ 更新：它起作用了！ ????

tf.div(A, tf.transpose(v))

所以我的问题是对于这个问题是否存在更有效的解决方案。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您使用A / tf.transpose(v) 的第二个解决方案应该可以工作。 tf.div() 没有轴参数，因为它“按元素划分 x / y”。所以两个张量应该有相同的维度。

在您的情况下，它适用于不同的维度，因为tf.div supports broadcasting。更多关于广播的信息是here。

它也尽可能高效，因此无需寻找其他任何东西。

【讨论】：

嗨！非常感谢您的回答。我已经纠正了错误。它是因为我将v 定义为返回一维张量的tf.reduce_sum(A, 1) 而生成的，因此它是不可转置的。使用 tf.reduce_sum(A, 1, keep_dimens=True) 它返回可转置的二维张量。