我在张量流中有2个3D张量，其中两个张量的形状为Kx2x2 . 张量代表一组2x2矩阵 . 有没有办法将第一张量中的2x2矩阵与第二张量中的相应矩阵相乘，以便最终得到Kx2x2张量？
tf.matmul是矩阵乘法的正确运算符 . 如果张量的尺寸大于2，则内部2指定矩阵的形状 . 因此，两个张量的形状必须分别是[a1，a2，...，an，x，y]和[a1，a2，...，an，y，z]（[K，2,2] in OP的情况） .
Sample Code
# Suppose X and Y are two tensors of the shape [K, 2, 2] result = tf.matmul(X, Y)
你可以使用tf.matmul .
c = tf.matmul(a, b)
你可以做tf.matmul（a，b） .
根据tensorflow文档，
tf.matmul返回：与a和b相同类型的张量，其中每个最内层矩阵是a和b中相应矩阵的乘积 .
输出[...，i，j] = sum_k（a [...，i，k] * b [...，k，j]），对于所有索引i，j .
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/matmul
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tf.matmul是矩阵乘法的正确运算符 . 如果张量的尺寸大于2，则内部2指定矩阵的形状 . 因此，两个张量的形状必须分别是[a1，a2，...，an，x，y]和[a1，a2，...，an，y，z]（[K，2,2] in OP的情况） .
Sample Code
你可以使用tf.matmul .
你可以做tf.matmul（a，b） .
根据tensorflow文档，
tf.matmul返回：与a和b相同类型的张量，其中每个最内层矩阵是a和b中相应矩阵的乘积 .
输出[...，i，j] = sum_k（a [...，i，k] * b [...，k，j]），对于所有索引i，j .
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/matmul