Sum

Описание

Info

Родительский класс: Module

Производные классы: -

Этот модуль выполняет функцию вычисления суммы элементов тензора вдоль заданной оси.

Инициализация

def __init__(self, axis, useWeights=True, name=None):

Параметры

Параметр	Возможные типы	Описание	По умолчанию
axis	int	Номер оси, вдоль которой производится суммирование	-
useWeights	bool	Флаг учёта тензора весов при суммировании	True
name	str	Имя слоя	None

Пояснения

useWeights

Использование весов возможно только для трёхмерных тензоров.

Примеры

Необходимые импорты.

import numpy as np
from PuzzleLib.Backend import gpuarray
from PuzzleLib.Modules import Sum

batchsize, groups, size = 2, 3, 4
np.random.seed(1234)
data = gpuarray.to_gpu(np.random.randint(0, 9, (batchsize, groups, size)).astype(np.float32))
print(data)

[[[3. 6. 5. 4.]
  [8. 1. 7. 6.]
  [8. 0. 5. 0.]]

 [[6. 2. 0. 5.]
  [2. 6. 3. 7.]
  [0. 0. 3. 2.]]]

Инициализируем модуль с суммированием вдоль оси groups:

summod = Sum(axis=1, useWeights=False)
print(summod(data))

[[19.  7. 17. 10.]
 [ 8.  8.  6. 14.]]

print(summod.data.shape)

(2, 4)

Поменяем ось суммирования:

summod = Sum(axis=2, useWeights=False)
print(summod(data))

[[18. 22. 13.]
 [13. 18.  5.]]

print(summod.data.shape)

(2, 3)

Тензор весов должен быть на одну размерность меньше, чем размерность данных:

weights = gpuarray.to_gpu(np.random.randint(1, 3, (batchsize, groups)).astype(np.float32))
print(weights)

[[2. 1. 2.]
 [2. 2. 2.]]

summod = Sum(axis=1, useWeights=True)
print(summod([data, weights]))

[[30. 13. 27. 14.]
 [16. 16. 12. 28.]]

print(summod.data.shape)

(2, 4)