Question

我在张量流中有2个3D张量，其中两个张量的形状为Kx2x2。张量表示一组2x2矩阵。有没有办法将第一个张量中的2x2矩阵与第二个张量中的对应矩阵相乘，以便最后得到Kx2x2张量？

Answer 1

tf.matmul是矩阵乘法的正确运算符。如果张量的尺寸超过2，则内部2指定矩阵的形状。因此，两个张量的形状必须为[a _1， a ₂，...，a _n，x，y]和[a _1， a ₂，...，a _n，y，z]（OP中的[K，2，2]情况）。

示例代码

# Suppose X and Y are two tensors of the shape [K, 2, 2]
result = tf.matmul(X, Y)

Answer 2

您可以执行tf.matmul（a，b）。

根据tensorflow文档，

tf.matmul返回：与a和b类型相同的张量，其中每个最里面的矩阵是a和b中相应矩阵的乘积。

output [...，i，j] = sum_k（a [...，i，k] * b [...，k，j]），对于所有索引i，j。