【发布时间】：2017-02-01 22:57:27
【问题描述】：
假设我有一个形状为 (?, 5, 1, 20) 的张量
对于最后一个维度的每次出现，我都会在最后一个维度上进行一些计算（获取 k 最大值），从而产生较小的张量 b。如果想用 b 替换原始张量的最后一维怎么办？
我应该采取什么（最好是纯张量流）路径？
【问题讨论】：
标签： python tensorflow
【发布时间】：2017-02-01 22:57:27
【问题描述】：
您正在对最后一个维度进行一些计算...如果我理解正确，您想从 (?, 5, 1, 20) -> (?, 5, 1, b) 开始？
什么样的计算？
您可以重塑您的张量，进行计算（例如矩阵乘法）并重新整形。
a = tf.reshape(X, [-1, 20])
a = tf.matmul(a, X)
a = tf.reshape(a, [-1, b])
或者您可以使用tf.einsum() 来实现类似的壮举。对于非线性计算，取决于您想要做什么。
编辑： 您也可以使用 Conv2D 并使用大小为 [1,1, 20, b] 的过滤器来破解它。做同样的事情，效率更高
【讨论】：