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在张量流中乘以张量的最佳方法是什么？

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假设我在图表中有张量 x[i,j,k] 和 y[p,q] . 指定张量 z[i,j,k,p,q] = x[i,j,k]y[p,q] 的正确方法是什么？这是 x 和 y 的tensor product的坐标表示 . 我可以使用 tf.expand_dims ， tf.mult 和 tf.tile 的组合完成工作，但我觉得应该有更好的方法......

tensorflow

1 回答

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    我认为你可以在没有使用广播的磁贴操作的情况下逃脱 .

    x_reshaped = tf.reshape(x, (i, j, k, 1, 1))
y_reshaped = tf.reshape(y, (1, 1, 1, p, q))
z = x_reshaped * y_reshaped

    当尺寸大小为1且与其他张量尺寸的大小不匹配时，它将被沿着该尺寸自动复制/广播并执行产品 . 瓷砖通常是不必要的 . 我实际上不认为我曾经在tensorflow中使用过tile . 在这里我也使用了reshape而不是expand_dims，但结果是相同的 .

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