3d times 2d 행렬 Tensorflow

크기가 다른 두 개의 텐서가 있다고 가정합니다.3d times 2d 행렬 Tensorflow

<tf.Tensor 'embedding_lookup:0' shape=(?, 128) dtype=float32> 
<tf.Tensor 'Neg:0' shape=(?, 15, 128) dtype=float32>

이 나는 모양 (?, 15, 1) 또는 (?, 15)와 최종 텐서를 얻을 수 있도록이 두 텐서의 행렬 곱셈을 수행합니다. 내가 어떻게 할 수 있니? 출력은 (?, 15)의 형상을 가질 것이다

tf.einsum('ij,ikj->ik',X,Y)

각각 2D 및 3D 입력으로하고 XY, 우리는 tf.einsum를 사용할 수있다.

2017-12-25 15:49:22 Divakar

'einsum'을 보니 다행 이니, 나는 오늘 아침에 쉰 목소리로 보았다. 'tf'에 하나가 있다는 것을 결코 알지 못했다. – Dark

@Dark Yup,'tf'에 새로 추가되었습니다. – Divakar

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