Python 在tensorflow中，秩3张量与秩2张量相乘

我有一个关于Tensorflow中乘法的问题；我有一个秩3的张量a和一个秩2的张量B，我怎样才能得到一个秩3的张量C，每个元素都在C的第一维，每个矩阵在a（第一维）和张量B之间的乘积？ 例如：

我想得到一个3阶张量C：

C = [A[:,0,0]*B,A[1,:0,:]*B] 
  = [[[1,2],[3,4]]*B,[[5,6],[7,8]]*B]

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非常感谢你

这个问题可以使用tf.matmul解决。我可以重复B的m次，这等于A的第一维度；然后C=tf.matmul（A，B）；i、 e.新的B定义为：

B=[B,B]=[[[2,3],[4,5]],[[2,3],[4,5]]]

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B的维数为[2,2,2]，A的维数为[2,2,2，]，tf.matmul（A，B）将执行组件式乘法（每个组件都是一个2×2张量）并生成维数为[2,2,2]的C

这个问题可以使用tf.matmul解决。我可以重复B的m次，这等于A的第一维度；然后C=tf.matmul（A，B）；i、 e.新的B定义为：

B=[B,B]=[[[2,3],[4,5]],[[2,3],[4,5]]]

B的维数为[2,2,2]，A的维数为[2,2,2，]，tf.matmul（A，B）将执行组件式乘法（每个组件都是一个2×2张量）并生成维数为[2,2,2]的C