Tensorflow: tf.add()

Tensorflow: tf.add()

1.基本用法： 单个数字和单个数字的简单相加。

import tensorflow as tf

x = tf.constant(2)
y = tf.constant(1)
z = tf.add(x,y)
with  tf.Session() as sess:
    print(sess.run(z))

输出：3

2.广播机制： 即按维度的相加

论文《BiSeNet V2: Bilateral Network with Guided Aggregation for Real-time Semantic Segmentation》中的 Context Embedding Block模块，将1x1xC的特征图和HxWxC的特征图进行相加，即采用广播机制的相加。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[[2,3]]])
b = tf.constant([[[2,3],
                [1,0,]],[[5,6],[3,2]],[[4,5],[1,8]]])
c = tf.add(a,b)
print(a) #Tensor("Const_2:0", shape=(1, 1, 2), dtype=int32)
print(b) #Tensor("Const_3:0", shape=(3, 2, 2), dtype=int32)
print(c) #Tensor("Add_3:0", shape=(3, 2, 2), dtype=int32)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

即1x1x2 + 3x2x2 = 3x2x2的输出。

最后

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