Tensorflow：逐行迭代张量并执行元素乘法

Question

我有两个张量

x = shape(batchsize, 29, 64), 
y = shape(batchsize, 29, 29, 64)

我想在y上逐行迭代，并对x执行元素乘法，结果应该是一个形状（批大小，29，64）。在

如何按顺序编程：

^{pr2}$

我试了好几种方法tf.扫描, 地图, tf.while_循环. 然而，我不知道如何正确有效地完成它。在

Answer 1

如果我能正确理解您的问题，您可以对批处理中的每个示例，对y[batchnr]中的29个形状（29，64）矩阵进行元素相乘，然后与x相乘，也就是元素相乘。如果这是正确的，那么我想您可以使用tf.reduce_prod()。在

例如

# x = shape(batchsize, 29, 64), 
# y = shape(batchsize, 29, 29, 64)
# ...

z = tf.reduce_prod(y, axis=1)  # shape(batchsize, 29, 64), product of 29 matrices element-wise
r = tf.multiply(x, z)  # shape(batchsize, 29, 64)