如何使用线性代数运算在python中重写tensorflow 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)

仅使用基本的线性代数运算。这样做的上下文是因为我正在尝试将模型转换为tensorrt，而tensorrt目前不支持reduce_sum操作。

由于reduce_sum运算符基本上只是一个线性运算，因此应该有一种使用更基本的运算来编写它的方法。不幸的是，我在线性代数或tensorflow方面还不够熟练，我希望能得到一些帮助。

提前谢谢你！

Answer 1

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

这假设您是在急切模式下工作，否则调用.numpy()的方法将无法工作。相反，对于图形模式，您将使用tf.py_func。