python - 有没有办法在张量流的张量点操作中广播张量？

Question

我想乘以张量形式表示的堆叠矩阵。

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自动广播到[2,5,7,6]张量

所以我可以轻松使用np.matmul(tensor,tensor2)

但在张量流中，会发生错误。

我试过tf.expand_dims(tensor2,0)了，但这也不起作用

有没有办法在张量流中广播张量？

Answer 1

你可以使用tf.einsum：

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

例子：

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

解决此类问题的最通用和最合适的方法是使用tf.einsum。此功能允许您使用爱因斯坦符号直接指定乘法规则，该符号被发明用于处理任意维度的张量。