在张量流中的2d矩阵上执行1d卷积-输出是一个矩阵，其中每一列都是原始矩阵的线性组合

Question

假设我有一个[4,20]的2d矩阵/张量，我想执行一个卷积，将2列作为输入，并产生一个新列，该列是它们的线性组合。 因此，我尝试使用常规的 tf.nn.conv2d ，在其中，我按如下所示重塑了矩阵和内核：

filt = tf.squeeze(tf.nn.conv2d(tf.reshape(one_hot, [1, 4, 20, 1]), filter=tf.reshape(k, [4, 2, 1, 1]), strides=[1, 4, 1, 1], padding="SAME"))

在这里，我尝试重塑内核和输入矩阵，但这会产生行向量，该行向量是内核中各列中元素的总和。 如何获得列过滤的线性组合？ 谢谢