python列表中的张量与张量流中的常量变量相乘

Question

我有一个名为x 的一维python 列表，其形状为(1000)，其中包含形状为(3, 600) 的张量元素。我还有一个形状为(600, 1) 的张量流变量w，我想将它与x 的每个张量元素相乘。每个操作的结果将是一个形状为 (3, 1) 的张量。

有没有办法有效地将w 应用于x 的每个元素？使用 python 循环的逻辑是：

for i in range(1000):
    x[i] = tf.matmul(x[i], w)

我已经尝试了以下方法：

w = [w] * 1000
result = tf.mul(x, w)

但我收到以下错误：

ValueError: Dimensions must be equal, but are 3 and 600 for 'Mul' (op: 'Mul') with input shapes: [1000,3,600], [1000,600,1]

谢谢！

Answer 1

研究使用 tf.map_fn 沿张量的第一个轴映射函数。在您的情况下，您的 x 是形状 (1000, 3, 600) 的张量。第一个暗淡是一个列表并不重要。它只会充当张量。

tf.map_fn(lambda x_: tf.matmul(x_, W), x)

您也可以使用 tf.batch_matmul 操作，如下所示。

tf.batch_matmul(x, [w] * 1000)

但是我会使用 tf.tile 而不是 [w] * 1000