keras 两Tensor在轴上相乘

nimxete2 于 2023-03-18 发布在其他

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假设我有两个Tensor其中TensorA有形状（100，7），TensorB具有形状（100，7，64）.我想从A和B中选择第一项，然后将它们乘以tf.matmul，得到shape（1，64），然后下一项，依此类推，最后合并所有Tensor，得到一个有形状的Tensor（100，64）.我找不到任何函数来执行此操作...有帮助吗？
编辑：我可以用下面的代码做这个，但是非常慢，有没有tensorflow 函数？

outputs = []
for i in range(A.shape[0]):
    outputs = outputs + [tf.matmul(tf.expand_dims(A[i],0),B[i])[0]]
outputs = tf.stack(outputs,axis=0)

keras

来源：https://stackoverflow.com/questions/71714070/how-to-multiply-two-tensor-on-an-axis

1条答案

按热度按时间

3mpgtkmj1#

那是因为我不喜欢挤东西

[样品]：

Matrix_A = tf.linspace(tf.zeros([100, 7], tf.float32), tf.math.multiply(tf.ones([100, 7], tf.float32), tf.constant([10.0], tf.float32)), 1, axis=2)                         
Matrix_B = tf.linspace(tf.zeros([100, 7], tf.float32), tf.math.multiply(tf.ones([100, 7], tf.float32), tf.constant([10.0], tf.float32)), 64, axis=2)
Matrix_A = tf.linspace(tf.zeros([100, 7], tf.float32), tf.math.multiply(tf.ones([100, 7], tf.float32), tf.constant([10.0], tf.float32)), 1, axis=2)
Matrix_B = tf.linspace(tf.zeros([100, 7], tf.float32), tf.math.multiply(tf.ones([100, 7], tf.float32), tf.constant([10.0], tf.float32)), 64, axis=2)
tf.slice(Matrix_A, [0, 0, 0], [100, 1, 1]).shape) + " and " + str(tf.slice(Matrix_B, [0, 0, 0], [100, 1, 64])
tf.math.multiply( tf.slice(Matrix_A, [0, 0, 0], [100, 1, 1]), tf.slice(Matrix_B, [0, 0, 0], [100, 1, 64]) )
tf.squeeze(tf.slice(tf.math.multiply( tf.slice(Matrix_A, [0, 0, 0], [100, 1, 1]), tf.slice(Matrix_B, [0, 0, 0], [100, 1, 64]) ), [0, 0, 0], [100, 1, 64])))

[输出]：

* Slice or slice windows

1. Create constants Matrix A and Matrix B with shape: (100, 7, 1) and (100, 7, 64)
   Matrix_A = tf.linspace(tf.zeros([100, 7], tf.float32), tf.math.multiply(tf.ones([100, 7], tf.float32), tf.constant([10.0], tf.float32)), 1, axis=2)
   Matrix_B = tf.linspace(tf.zeros([100, 7], tf.float32), tf.math.multiply(tf.ones([100, 7], tf.float32), tf.constant([10.0], tf.float32)), 64, axis=2)

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2. Slice Matrix A and Matrix B target shape: (100, 1, 1) and (100, 1, 64)
   tf.slice(Matrix_A, [0, 0, 0], [100, 1, 1])
   tf.slice(Matrix_B, [0, 0, 0], [100, 1, 64])

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3. Multiply them into target shape: (100, 1, 64)
   tf.math.multiply( tf.slice(Matrix_A, [0, 0, 0], [100, 1, 1]), tf.slice(Matrix_B, [0, 0, 0], [100, 1, 64]) )

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4. Squeeze dimension: tf.Tensor([100  64], shape=(2,), dtype=int32)
   tf.squeeze(tf.slice(tf.math.multiply( tf.slice(Matrix_A, [0, 0, 0], [100, 1, 1]), tf.slice(Matrix_B, [0, 0, 0], [100, 1, 64]) ), [0, 0, 0], [100, 1, 64])))

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