深度学习--风格迁移Gram matric的计算--83

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在计算机视觉中，Gram矩阵常用于衡量图像的风格特征。给定一个特征图（例如，卷积层的输出），Gram矩阵是该特征图的内积。在TensorFlow中，你可以使用tf.linalg.einsum来计算Gram矩阵。

以下是一个计算Gram矩阵的TensorFlow实现样例：

import tensorflow as tf

def gram_matrix(input_tensor):
    # 确保输入是一个4D张量（批次大小，高度，宽度，通道）
    assert tf.rank(input_tensor) == 4
    
    # 获取输入张量的形状
    batch_size, height, width, channels = tf.shape(input_tensor).numpy()
    
    # 将特征图转换为2D，即（高度 * 宽度, 通道）
    features = tf.reshape(input_tensor, (batch_size * height * width, channels))
    
    # 计算Gram矩阵
    gram = tf.matmul(features, features, transpose_a=True)
    
    # 归一化Gram矩阵
    gram /= tf.cast(channels * height * width, tf.float32)
    
    return gram

# 示例使用
# 假设有一个形状为(1, 3, 3, 2)的输入张量
input_tensor = tf.constant([[[[1, 2], [3, 4], [5, 6]],
                             [[7, 8], [9, 10], [11, 12]],
                             [[13, 14], [15, 16], [17, 18]]]], dtype=tf.float32)

# 计算Gram矩阵
gram = gram_matrix(input_tensor)

print(gram)

在这个例子中，我们首先将输入张量转换为2D，然后计算其与自身的矩阵乘法，得到Gram矩阵。最后，我们将Gram矩阵归一化，通常除以特征图的元素数量。

请注意，这个函数假设输入是一个4D张量，其中第一维是批次大小，第二维和第三维是空间维度，第四维是通道数。