在tensorflow中的tensordot操作中有沒有辦法廣播張量？

Question

我想乘以張量形式表示的堆疊矩陣。

tensor.shape == [2,5,7,6]

其中2和5是批量大小，

tensor2.shape == [5,6,8]

其中5是批量大小。

在numpy中，tensor2自動廣播到[2,5,7,6]張量

所以我可以輕松地使用np.matmul(tensor,tensor2)

但是在張量流中會發生錯誤。

我嘗試了tf.expand_dims(tensor2,0)但這也不起作用

有什么辦法可以在張量流中傳播張量？

Answer 1

您可以使用tf.einsum ：

tf.einsum('abij,bjk->abik', tensor, tensor2)

例：

import tensorflow as tf
x = tf.zeros((2, 5, 7, 6))
y = tf.zeros((5, 6, 8))
z = tf.einsum('abij,bjk->abik', x, y)
z.shape.as_list()
# returns [2, 5, 7, 8]

Answer 2

解決此類問題的最通用，最適當的方法是使用tf.einsum 。 此函數使您可以直接使用愛因斯坦表示法指定乘法規則，而愛因斯坦表示法是為在任意維數張量下運行而設計的。