Python 将tensorflow中两个不同等级的占位符相乘

我有两个尺寸如下的唱盘

x_ph = tf.placeholder(tf.float32,[None, 4]) 

及

我想将

x

的每个元素与

y\u ph

的一行相乘，得到形状

（无，4，3）

的输出

我正在查看的输出示例

x = np.random.uniform(-1,1, (2,2))
z = np.random.uniform(-1,1, (2,2,3))
x, z

([[ 0.27083503, -0.13795923],[ 0.8436118 ,  0.00771057]])

([[[ 0.51905276,  0.01173655, -0.57335926],
[ 0.42347431, -0.05438272,  0.21042366]]
[[ 0.91347706, -0.28086164,  0.54952429],
[ 0.41551953, -0.6207727 ,  0.32066292]]]))

我要执行以下操作：

result = np.zeros((2,3))
for i in range(2):
    for j in range(2):
        result[i] += x[i,j]*z[i,j,:]
print(result)
[[ 0.08215548  0.01068127 -0.18431566]
 [ 0.77382391 -0.2417247   0.46605767]]

---

有没有办法在tensorflow中实现这一点？

在

x\u ph

的末尾添加一个维度，这样您就可以使用广播将两个张量相乘：

将tensorflow导入为tf
x_ph=tf.placeholder（tf.float32，[None，4]）
y_ph=tf.placeholder（tf.float32，[None，4，3]）
结果=tf.展开直径（x\u ph，-1）*y\u ph

在

x\u ph

的末尾添加一个维度，以便您可以使用广播将两个张量相乘：

将tensorflow导入为tf
x_ph=tf.placeholder（tf.float32，[None，4]）
y_ph=tf.placeholder（tf.float32，[None，4，3]）
结果=tf.展开直径（x\u ph，-1）*y\u ph

谢谢，它工作得很好，但我必须添加tf。reduce_sum（result，axis=1）@AlirezaMoradzadeh啊好的，我以为你想要输出shape

（None，4，3）

。谢谢，它工作得很好，但我必须添加tf。reduce_sum（result，axis=1）@AlirezaMoradzadeh啊好的，我以为你想要输出shape

（None，4，3）

。

result = np.zeros((2,3))
for i in range(2):
    for j in range(2):
        result[i] += x[i,j]*z[i,j,:]
print(result)
[[ 0.08215548  0.01068127 -0.18431566]
 [ 0.77382391 -0.2417247   0.46605767]]