我正在尝试H按如下方式计算矩阵：
其中L是一个张量的形状(?,N)，z是一个可变的向量形状(M)。的每个元素H是 2 个梯度的广播乘积，L其中两个梯度相对于 vector 的两个元素z。tf.gradients(L,z[i]) * tf.gradients(L,z[j])不起作用，因为它返回两个总和的乘积，而我需要一个明智产品的总和。以前有人这样做过，请帮助我。
问问题
202 次
我正在尝试H按如下方式计算矩阵：
其中L是一个张量的形状(?,N)，z是一个可变的向量形状(M)。的每个元素H是 2 个梯度的广播乘积，L其中两个梯度相对于 vector 的两个元素z。tf.gradients(L,z[i]) * tf.gradients(L,z[j])不起作用，因为它返回两个总和的乘积，而我需要一个明智产品的总和。以前有人这样做过，请帮助我。