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2 つの 3dim numpy 行列があり、ループを使用せずに 1 つの軸に従ってドット積を実行したい:

a=[ [[ 0, 0, 1, 1, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  1,  0],
  [ 1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0,  0]],
    [[ 0,  0,  1,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  1,  0],
  [ 1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0,  0]],
 [ [ 0,  0,  1,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  1,  0],
  [ 1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0,  0]],
 [ [ 0,  0,  1,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  1,  0],
  [ 1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0,  0]],
 [[ 0,  0,  1,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  1,  0],
  [ 1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0,  0]],
 [[ 0,  0,  1,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  1,  0],
  [ 1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0,  0.]],
 [[ 0,  0,  1,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  1,  0],
  [ 1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1],
  [ 0,  1,  0,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0,  0]]]

b=[[[ 0,  0,  1,  0,  0.],
  [ 1,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  1,  0,  0,  0.]],
 [[ 0,  0,  1,  0,  0.],
  [ 1,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  1,  0,  0,  0.]],
 [[ 0,  0,  1,  0,  0.],
  [ 1,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  1,  0,  0,  0.]],
 [[ 0,  0,  1,  0,  0.],
  [ 1,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  1,  0,  0,  0.]],
 [[ 0,  0,  1,  0,  0.],
  [ 1,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  1,  0,  0,  0.]],
 [[ 0,  0,  1,  0,  0.],
  [ 1,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  1,  0,  0,  0.]],
 [[ 0,  0,  1,  0,  0.],
  [ 1,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  0,  0,  0,  0.],
  [ 0,  1,  0,  0,  0.]]]
dt = np.dtype(np.float32)
a=np.asarray(a,dtype=dt)
b=np.asarray(b,dtype=dt)
print(a.shape)
print(b.shape)

a は (7, 4, 15) の形状を持ち、b は (7, 4, 5) の形状を持ちます。以下のように c=np.dot(a,b) のサイズを (7,5,15) にしたい:

c = np.zeros((7,15,5))
for i in range(7):
   c[i,:,:] = np.dot(a[i,:,:].T , b[i,:,:])

しかし、for ループのない解決策を探しています。何かのようなもの：

c = np.tensordot(a.reshape(4,7,5),b.reshape(7,4,15),axes=([1,0],[0,1]))

しかし、これは期待どおりに機能しません。

私もこれを試しました：

newaxes_a=[2,0,1]
newaxes_b=[1,0,2]

newshape_a=(-1,28)
newshape_b=(28,-1)
a_t = a.transpose(newaxes_a).reshape(newshape_a)
b_t = b.transpose(newaxes_b).reshape(newshape_b)
c = np.dot(a_t, b_t)

期待どおりに機能しませんでした。

何か案は？

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1 に答える 1

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あなたが使用することができますnp.einsum-

#to match the given example
c2 = np.einsum('ijk,ijl->ikl',a,b)
print np.allclose(c, c2)

別のものを使用してbroadcasting-

c = (a[:,:,None,:]*b[...,None]).sum(1)
于 2015-11-30T16:47:19.810 に答える