Класс Dot

Класс Dot вычисляет скалярное произведение между элементами двух входных тензоров одинаковой формы. Слой принимает список из двух тензоров, перемножает их поэлементно и суммирует результат по последней оси. Первым параметром передается список входных тензоров, вторым можно указать оси нормализации.

Синтаксис

tf.keras.layers.Dot(axes, normalize=False)

Пример

Давайте создадим слой Dot и применим его к двум тензорам одинаковой формы:

import tensorflow as tf

layer = tf.keras.layers.Dot(axes=1)
t1 = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
t2 = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = layer([t1, t2])
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([14 77], shape=(2,), dtype=int32)

Пример

Давайте создадим слой Dot с нормализацией, чтобы получить косинусную близость между векторами:

import tensorflow as tf

layer = tf.keras.layers.Dot(axes=1, normalize=True)
t1 = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0]])
t2 = tf.constant([[4.0, 5.0, 6.0]])
res = layer([t1, t2])
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([0.9746318], shape=(1,), dtype=float32)

Смотрите также

слой Dense,
который выполняет линейное преобразование
слой Multiply,
который поэлементно перемножает входные тензоры
слой Concatenate,
который объединяет тензоры по заданной оси
слой Add,
который поэлементно складывает входные тензоры