tensorflow - TensorFlow 文档中是否正确描述了有效的“tf.matmul”参数？

Question

也许我对什么是“内部”和“外部”张量维度感到困惑，但文档让tf.matmul我感到困惑：

输入必须是矩阵（或秩 > 2 的张量，表示矩阵批次），具有匹配的内部维度，可能在转置之后。

不是 R 秩参数需要匹配（或没有）R-2 外部维度，并且（如在正常矩阵乘法中）第一个参数的 Rth 内部维度必须匹配 R-1st 维度吗？第二个。也就是说，在

A = tf.constant(..., shape=[a, ..., z, p, x])
B = tf.constant(..., shape=[a', ..., z', x', q]) 
C = tf.matmul(A, B)

外部尺寸a, ..., z必须相同a', ..., z'（或不存在），x并且x'必须匹配（而p和q可以是任何东西）。

或者换一种说法，文档不应该说：

在任何转置之后，输入必须是秩 ≥ 2 的张量，其中内部 2 维指定有效的矩阵乘法参数，并且任何进一步的外部维度匹配。

Answer 1

您提出的文档没有说明转置：注意tf.matmul具有允许转置参数的参数。因此，如果您将其中一些指定为 true，则内部 2 维可能会在 transposition 之后指定有效的矩阵乘法参数。

除此之外，您是对的，第一个 R-2 尺寸必须相同。

因此，在我看来，文档正确地描述了它，但可能会更好。

Answer 2

这已在最近的合并中得到修复。该文档现在将显示：

在任何转置之后，输入必须是秩 >= 2 的张量，其中内部 2 维指定有效的矩阵乘法参数，并且任何进一步的外部维度匹配。