Tensorflow / Keras找到两个最相似的过滤器

Question

我有张量流/ keras CNN。它有层，有些是Conv2D。在给定的层中，我想有效地找到Conv2D中最相似的两个过滤器。 layer.weights是一个形状（高度，宽度，深度）filter_count long的列表。我想比较（高度，宽度，深度）中每个元素之间的差异或者sqrt（diff ^ 2）然后求和，因此差值是单个浮点值。

如果T1是thelayer.weights [idx1]而T2是thelayer.weights [idx2]，那么比较是tf.sqrt（tf.reduce_sum（tf.squared_difference（T1，T2）））

我想将每个过滤器与每个其他过滤器进行比较，并采用3个最低差异。 （第一个将始终为零，其中T1和T2是相同的张量，自我）

显然我可以做嵌套循环，但这不是功能和漂亮。

是否有一些内置的tensorflow或keras函数可以快速完成并可能在GPU中执行此操作？

Answer 1

从你的描述中不太清楚，但我认为weights的形状是[filter_count，height，width，depth]。如果filter_count沿着不同的轴，则必须相应地修改“reduce_sum”的参数。

您可以使用广播来并行化此过程。

differences = tf.sqrt(
    tf.reduce_sum(
      tf.squared_difference(
        tf.expand_dims(thelayer.weights,0), 
        tf.expand_dims(thelayer.weights,1),

        ),
      (-1,-2,-3)
    )
)

这将导致形状张量[filter_count，filter_count]，其中元素differences[i, j]测量滤波器权重i和j之间的差异。

然后，您可以过滤以查找所需的元素。