TensorFlow Batch 外积答案

【问题标题】：TensorFlow Batch Outer ProductTensorFlow Batch 外积
【发布时间】：2016-02-04 23:37:59
【问题描述】：

我有以下两个张量：

x, with shape [U, N]
y, with shape [N, V]

我想执行批量外积：我想将x 第一列中的每个元素乘以y 第一行中的每个元素，得到一个形状为[U, V] 的张量，然后x 的第二列乘y 的第二行，以此类推。最终张量的形状应该是[N, U, V]，其中N 是批量大小。

在 TensorFlow 中是否有任何简单的方法可以实现这一点？我尝试使用 batch_matmul() 没有成功。

【问题讨论】：

标签： tensorflow

【解决方案1】：

也许，使用tf.einsum 有一个更优雅的解决方案：

result = tf.einsum("un,nv->nuv", x, y)

【讨论】：

【解决方案2】：

下面的工作，使用tf.batch_matmul()吗？

print x.get_shape()  # ==> [U, N]
print y.get_shape()  # ==> [N, V]

x_transposed = tf.transpose(x)
print x_transposed.get_shape()  # ==> [N, U]

x_transposed_as_matrix_batch = tf.expand_dims(x_transposed, 2)
print x_transposed_as_matrix_batch.get_shape()  # ==> [N, U, 1]

y_as_matrix_batch = tf.expand_dims(y, 1)
print y_as_matrix_batch.get_shape()  # ==> [N, 1, V]

result = tf.batch_matmul(x_transposed_as_matrix_batch, y_as_matrix_batch)
print result.get_shape()  # ==> [N, U, V]

【讨论】：