有没有办法在tensorflow中的tensordot操作中广播张量？

Question

我想乘以以张量形式表示的堆叠矩阵。

tensor.shape == [2,5,7,6]

其中2和5是批量的大小，

tensor2.shape == [5,6,8]

其中5是批量大小。

在numpy中，张量2被自动广播为[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)，但这也不起作用

有没有办法在tensorflow中广播张量？

Answer 1

您可以使用tf.einsum：

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

示例：

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

解决此类问题的最常用和最恰当的方法是使用tf.einsum。此函数允许您使用Einstein notation直接指定乘法规则，this article是为了使用任意尺寸的张量而发明的。