将两个不同形状的 3d 张量相乘 (Tensorflow)

Question

在 TensorFlow 中，如果我有两个 3 维张量，一个是 (100, 9, 135) 维度，另一个是 (100, 29, 135) 维度：

x1：张量（形状=（100、9、135），dtype=float64）

x2：张量（形状=（100、29、135），dtype=float64）

我需要将这两个张量相乘，所以当我使用“tf.multiply”时出现如下错误：

z = tf.multiply(x1,x2)

print("z:", z)

ValueError：尺寸必须相等，但为 9 和 29，输入形状：[100,9,135]、[100,29,135]。

如何在 TensorFlow 中做到这一点？提前致谢。

Answer 1

我不确定你期望的输出形状，但你可以尝试使用 tf.einsum 进行矩阵乘法：

import tensorflow as tf

t1 = tf.random.normal((2, 9, 35))
t2 = tf.random.normal((2, 29, 35))

e = tf.einsum('bij,bkj->bik', t1, t2)
# or e =  tf.einsum('...ij,...kj->...ik', t1, t2)

print(e)

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