如何使用线性代数运算在python中重写tensorflows tf.reduce_sum？

Question

我正在尝试重写操作tf.reduce_sum操作

tf.reduce_sum(tf.square(self.kernel), [0,1,2], keepdims=False)

仅使用基本线性代数运算。这样做的上下文是因为我试图将模型转换为tensorrt，当前不支持reduce_sum操作。

由于reduce_sum运算符几乎只是一个线性运算，因此应该有一种方法可以使用更多基本运算来编写它。不幸的是，我自己在线性代数或张量流方面不够熟练，希望得到一些帮助。

非常感谢提前！

Answer 1

result = numpy.sum（square_output_tensor.numpy（），axis =（0,1,2），keepdims = False）

这假设您在Eager模式下工作，否则方法调用.numpy（）将无效。相反，对于图形模式，您将改为使用tf.py_func。