将两个具有不同形状的3D张量乘以（张量）

Question

在TensorFlow中，如果我有两个3维张量，一个尺寸之一（100、9、135），另一个具有尺寸（100、29、135）：

x1：tensor（shape =（100、9、135），dtype = float64）

x2：张量（shape =（100，29，135），dtype = float64）

我需要乘以这两个张量，因此当我使用“ tf.multiply”时，我会出现错误，如下所示：

z = tf.tf.multiplyly （x1，x2）

print（“ z：”，z）

值：尺寸必须相等，但为9和29，带有输入形状：[100,9,135]，[100,29,135]。

如何在TensorFlow中完成？提前致谢。

Answer 1

我不确定您期望的输出形状，但是您可以尝试使用tf.einsum进行矩阵乘法进行实验：

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)

检查 docs 有关更多选项。