TensorFlow批量外产品

Question

我有以下两个张量：

x, with shape [U, N]
y, with shape [N, V]

我想执行批量外部产品：我想将x的第一列中的每个元素乘以y第一行中的每个元素，以获得形状张量{ {1}}，然后[U, V]的第二列x的第二列，依此类推。最终张量的形状应为y，其中[N, U, V]为批量大小。

在TensorFlow中有没有简单的方法来实现这一目标？我试图使用N但没有成功。

Answer 1

以下是否可以使用tf.batch_matmul()？

print x.get_shape()  # ==> [U, N]
print y.get_shape()  # ==> [N, V]

x_transposed = tf.transpose(x)
print x_transposed.get_shape()  # ==> [N, U]

x_transposed_as_matrix_batch = tf.expand_dims(x_transposed, 2)
print x_transposed_as_matrix_batch.get_shape()  # ==> [N, U, 1]

y_as_matrix_batch = tf.expand_dims(y, 1)
print y_as_matrix_batch.get_shape()  # ==> [N, 1, V]

result = tf.batch_matmul(x_transposed_as_matrix_batch, y_as_matrix_batch)
print result.get_shape()  # ==> [N, U, V]

Answer 2

也许，使用tf.einsum有一个更优雅的解决方案：

Rollback(false)