Tensorflow：搜索支持向量 - 张量广播的操作

Question

我正在努力实现以下目标：

输入：

1. x：长度为n的向量，[x1，x2，...，xn]，元素（xi，i = 1,2，... n）是标量。
2. T：第一维长度为n的张量，[t1，t2，... tn]，元素（ti，i = 1,2，...，n）为等级为3的张量。

返回：张量，[x1*t1, x2*t2, ... xn*tn]。

我知道这可以通过tf.stack([x[i]*T[i] for i in range(n)])实现，想知道是否有任何没有迭代的优雅方法。

Answer 1

只需将两个向量带到相同的维度：

T = tf.constant([[[[1,1]]],[[[2,2]]]]) 
x = tf.constant([3,4])
xr = tf.reshape(x, [-1,1,1,1])
res = T*xr

正在运行res将打印：

 [[[[3, 3]]],[[[8, 8]]]]

这正是你要求的。

一旦两个张量具有相同的维度，tf将负责广播op（正确执行广播需要重新整形）