Python：使用Tensordot进行张量x矩阵乘法

嗨，我想用下列方式将张量与矩阵相乘：

尺寸

W:

a x b x c

V:

a x c

我想要这样的Z

Z[i]=dot(W[i],V[i])

然后Z是尺寸a x（（b x c）。（c x 1）），所以

（a x b）

我试着做这件事，但一直没能做到。它能做我想要的吗？如果没有循环，我如何才能做到这一点

基本上相当于

def f(W,V):    
    Z=[]    
    for i in range(len(W)):    
        Z.append(dot(W[i],V[i]))    
    return Z

谢谢

编辑：具体来说，使用tensordot可以实现这一点吗？

： 可能有更简单的变体（通过

dot（）

，

重塑（）

），但任务描述中最明显的变体是

einsum（）

def z_dot(w, v):
    z = np.dot(w, v[:,...,np.newaxis])
    z = z.reshape(z.shape[:-1])
    return np.diagonal(z, axis2=-1).T

assert np.allclose(z_dot(w, v), np.einsum('abc,ac -> ab', w, v))

那怎么办

import numpy as np

a,b,c=3,5,6

r=np.random.random
W = r((a,b,c))
V = r((a,c))

Z = np.sum(W*V[:,np.newaxis,:],axis=2)

不使用循环或更新的功能，应该相当快。与J.F.塞巴斯蒂安帖子中的“z_循环”相比：

print np.sum(np.abs(Z-z_loop(W,V)))

---

为

4.99600361081e-16

提供一个包含您的实际数据和预期输出的代码片段，可能有助于您收到提示答案。谢谢不管我怎么努力，我一直在读它是“十或点”而不是“张量点”@Eric-将此帐户与您的注册帐户合并将使您能够直接编辑您的问题。如果您希望我们这样做，请在未注册帐户的配置文件中写下“请与[target account]合并”后标记此问题，以供版主注意。请注意，

einsum

是一个新添加，目前仅包含在Numpy的开发版本中。@pv:正确。我应该提一下。

print np.sum(np.abs(Z-z_loop(W,V)))