TensorFlow 文档中是否正确描述了有效的“tf.matmul”参数？ [关闭]答案

【问题标题】：Are valid `tf.matmul` arguments described correctly in the TensorFlow documentation? [closed]TensorFlow 文档中是否正确描述了有效的“tf.matmul”参数？ [关闭]
【发布时间】：2017-06-01 18:50:22
【问题描述】：

也许我对什么是“内部”和“外部”张量维度感到困惑，但 tf.matmul 的文档让我感到困惑：

输入必须是矩阵（或秩 > 2 的张量，表示批量矩阵），具有匹配的内部尺寸，可能在之后换位。

难道不是 R 秩参数需要匹配（或没有）R-2 外部维度，并且（如在正常矩阵乘法中）第 R 个，第一个参数的内部维度必须匹配 R -1 维的第二个。也就是说，在

A = tf.constant(..., shape=[a, ..., z, p, x])
B = tf.constant(..., shape=[a', ..., z', x', q]) 
C = tf.matmul(A, B)

外部尺寸a, ..., z 必须与a', ..., z' 相同（或不存在），并且x 和x' 必须匹配（而p 和q 可以是任何东西）。

或者换一种说法，文档不应该说：

在任何转置之后，输入必须是秩 ≥ 2 的张量，其中内部 2 维指定有效的矩阵乘法参数，并且任何进一步的外部维度都匹配。

【问题讨论】：

我投票结束这个问题，因为we are not customer support for your favorite company.
@Mogsdad 您链接到的元数据与此问题有何关联？
您的问题集中在文档上，并提供了更正 - 就像您在向供应商报告错误时进行的那种对话。（反映在供应商的回复中。）所以 - 向供应商报告了问题，供应商做出了回应，你得到了你需要的东西。但是，这个问题对其他人没有长期的帮助，因此对于 StackOverflow 来说是题外话。
@Mogsdad 这句话有点夸张，但很努力！

标签： tensorflow documentation matrix-multiplication tensor

【解决方案1】：

您提出的文档没有说明转置：请注意tf.matmul 具有允许转置参数的参数。因此，如果您将其中一些指定为 true，内二维指定有效的矩阵乘法参数，可能在转置之后。

除此之外，前 R-2 维必须相同是对的。

因此，我认为文档描述正确，但可以更好。

【讨论】：

我已经编辑了我的建议。
@raxacoricofallapatorius 你能说出文档中究竟有什么不清楚的地方吗？换位的作用很简单，如果你通过transpose_a = True它与通过a而不是通过tf.tranpose(a)是一样的
是的，我在建议中添加了换位。不清楚的是它们似乎是错误的（这就是问题）：“匹配内部尺寸”既不正确（如果我有内部和外部正确，或者除非两个参数的转置默认为 True）也不完整（p 和q 可以是任何东西）。
@raxacoricofallapatorius 我假设“匹配”意味着“对乘法有效”。在这种情况下是正确的。如果通过“匹配”他们的意思是“相同”，那么这是错误的。我也不知道张量的“内/外”维度。
是的，所以这里的两个关键术语有问题：“匹配”是模棱两可的（我认为实际上是错误的，因为匹配具有非常明确的含义，而不仅仅是“对乘法有效”）；而且我们（我们俩）都不确定“内部/外部”是什么意思（但我认为文档已经颠倒了）。

【解决方案2】：

这是fixed in a recent merge。文档现在将显示为：

在任何转置之后，输入必须是秩 >= 2 的张量其中内部 2 维指定有效的矩阵乘法参数，并且任何进一步的外部尺寸都匹配。

【讨论】：