import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import random import numpy as np n = 100 m = 216 x_data = tf.random.normal((100, 216)) y_data = tf.random.normal((100, 216)) x_dataa = tf.constant(x_data) y_dataa = tf.constant(y_data) constantV0 = tf.constant(0.0) jacobianmatrix1 = [] sess = tf.Session() for j in range(int(m)): gradfunc = tf.gradients(x_dataa[:, j], y_dataa)[0] grad_value = sess.run(gradfunc, feed_dict={x_dataa:x_dataa,y_dataa:y_dataa }) for k in range(n): jacobianmatrix1.append(np.reshape(grad_value[k, :], (1, m))) jacobian_matrix2 = tf.stack(jacobianmatrix1) - constantV0
时间: 2023-11-29 08:06:54 浏览: 77
AS5.4 X86-64下安装oracle 10.2.0.3 64位
这段代码的功能是计算`x_data`关于`y_data`的雅可比矩阵。具体来说,它生成了两个形状为`(100, 216)`的随机矩阵`x_data`和`y_data`,然后对于`y_data`中的每一列,计算`x_data`关于该列的梯度,并将梯度按行排列,最终得到一个形状为`(100*216, 216)`的雅可比矩阵。
下面是代码的详细解释:
```python
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
import random
import numpy as np
# 定义矩阵的大小
n = 100
m = 216
# 生成两个随机矩阵
x_data = tf.random.normal((100, 216))
y_data = tf.random.normal((100, 216))
# 将矩阵转换为TensorFlow张量
x_dataa = tf.constant(x_data)
y_dataa = tf.constant(y_data)
# 定义常量0.0
constantV0 = tf.constant(0.0)
jacobianmatrix1 = []
sess = tf.Session()
# 对于y_data中的每一列,计算x_data关于该列的梯度
for j in range(int(m)):
gradfunc = tf.gradients(x_dataa[:, j], y_dataa)[0]
grad_value = sess.run(gradfunc, feed_dict={x_dataa: x_dataa, y_dataa: y_dataa})
# 将梯度按行排列,并将结果添加到jacobianmatrix1列表中
for k in range(n):
jacobianmatrix1.append(np.reshape(grad_value[k, :], (1, m)))
# 将jacobianmatrix1中的所有数组堆叠成一个Tensor
jacobian_matrix2 = tf.stack(jacobianmatrix1)
# 将常量0.0减去jacobian_matrix2,这里的减法是逐元素减法
jacobian_matrix2 = constantV0 - jacobian_matrix2
```
最后一行代码将常量0.0减去雅可比矩阵`jacobian_matrix2`,这里的减法是逐元素减法,即对于矩阵中的每个元素,都将其从0.0中减去。这个操作可能是为了求解某个优化问题的梯度方向,因为在梯度下降中,需要将梯度的方向取相反数。
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