假设我有data,一个大小为(B, N, D)的数据点集合的批次张量,其中B是我的批处理大小,N是每个集合中的数据样本数,D是数据向量的长度。我想要计算每个数据点集合的样本均值和协方差,但要批量进行。
为了计算平均值,我可以做data.mean(dim=1),得到一个(B, D)大小的张量,表示每个集合
如何在tensorflow中获得协方差矩阵?就像numpy中的numpy.cov()。例如,我想得到张量A的协方差矩阵,现在我必须使用numpy A = sess.run(model.A, feed)
cov = np.cov(np.transpose(A)) 有没有办法通过它不同于问题how to compute covariance in tensorflow,他们的问题是计算两个向量的<