theano中张量的元素明智点积

【问题标题】：Element wise dot product of tensors in theanotheano中张量的元素明智点积
【发布时间】：2016-10-26 05:31:24
【问题描述】：

有没有办法在 theano.假设我有以下张量：

>>>t1.shape.eval()
array([5, 3, 3])
>>>t2.shape.eval()
array([5, 3, 1)])

我该如何做点积，以便 t1 的 5 个 (3*3) 矩阵中的每一个都与 t2 的每个 (3*1) 矩阵相点缀，最终给我：

output.shape.eval()
array([5, 3, 1])

t1 和 t2 在 Theano 中都是共享变量。

t1=T.shared(np.ones((5,3,3)))
t2=T.shared(np.ones((5,3,1)))

【问题讨论】：

标签： python theano deep-learning lstm

【解决方案1】：

我相信，如果您将第二个张量 t2 沿第二个轴（索引 = 1，因为它的索引为 0）洗牌，那么您可以使用 theano.tensor.tensordot() (reference) 来获得所需的结果。

>>> import theano
>>> import theano.tensor as T
>>> import numpy as np
>>>
>>> t1 = theano.shared(np.ones((5, 3, 3)))
>>> t2 = theano.shared(np.ones((5, 3, 1)))
>>>
>>> t2_new = t2.dimshuffle(0, 'x', 1, 2)  # will have shape (5, 1, 3, 1)
>>> desired_tensor = T.tensordot(t1, t2_new)
>>> desired_tensor.shape.eval()
array([5, 3, 1])
>>>

【讨论】：