如何在Tensorflow中乘以多维张量的一维？

Question

我有一个如下的张量：

y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3],name="output")

我想乘以最后一个 3 维张量。
我试过这个：

outputs_with_multiplier = y
outputs_with_multiplier[-1] = tf.multiply(outputs_with_multiplier[-1],tf.constant(2.0))

我收到以下错误：

  outputs_with_multiplier[-1] = tf.multiply(outputs_with_multiplier[-1],tf.constant(2.0))
TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment

我检查了以下问题以供参考，但没有发现它们有帮助，可能是因为我没有理解它们。
1) Tensorflow - matmul of input matrix with batch data
2)Tensor multiplication in Tensorflow

请帮助我将张量维度相乘，使其工作顺利。

例如，如果这是我的y = [[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[2,5,7],[8,9,10],[0,3,2]]，那么我想成为outputs_with_multiplier = [[1,2,6],[2,3,8],[3,4,10],[2,5,14],[8,9,20],[0,3,4]]

如果有任何解决方案，请告诉我。

Answer 1

您不能进行项目分配，但可以创建一个新的Tensor。关键是前 2 列乘以 1，第 3 列乘以 2。

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3], name="output")
y = tf.constant([[1.0, 1.0, 2.0]])
z = tf.multiply(x, y)

sess = tf.Session()
sess.run(z, feed_dict={x: [[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[2,5,7],[8,9,10],[0,3,2]]})