tensorflow - 避免 TF 模型子部分中的重复计算

Question

给定一批输入

   A   B 
  ________
1 (a1, b1)
2 (a1, b2)
3 (a2, b1)
4 (a2, b2)

以及一个(A, B) -> C由三部分组成的模型：

1. A -> Ma
2. B -> Mb
3. (Ma, Mb) -> C

如何防止任何重复计算（包括反向传播，理想情况下）？模型的第一部分对批次的第 1 行和第 2 行执行相同的工作（a1在两种情况下都是第一部分的输入），而模型的第二部分对第 1 行和第 3 行执行相同的工作。

有没有一种通用的方法可以做到这一点，即使 TF 模型是一个黑盒，并且不知道输入是如何在内部拆分的？

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