Python 2向量场的张量点
我想计算形状为Python 2向量场的张量点,python,numpy,tensor,dot-product,Python,Numpy,Tensor,Dot Product,我想计算形状为(1144,3)的两个张量的元素态张量积,这意味着如果我理解正确,我想沿着第二个轴计算张量 我希望我的结果是(1144,3,3) 我目前正在尝试使用numpys函数来实现这一点,但我无法找到正确的轴来获得(1144,3,3)的形状,您可以使用它 In [30]: a Out[30]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) In [31]: np.einsum('ij,ik->ijk', a, a) Out[31]: array([[[ 0
(1144,3)
的两个张量的元素态张量积,这意味着如果我理解正确,我想沿着第二个轴计算张量
我希望我的结果是(1144,3,3)
我目前正在尝试使用numpys函数来实现这一点,但我无法找到正确的轴来获得(1144,3,3)
的形状,您可以使用它
In [30]: a
Out[30]:
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
In [31]: np.einsum('ij,ik->ijk', a, a)
Out[31]:
array([[[ 0, 0, 0],
[ 0, 1, 2],
[ 0, 2, 4]],
[[ 9, 12, 15],
[12, 16, 20],
[15, 20, 25]]])
Asnumpy.tensordot
仅支持2个元素轴
这意味着无法模拟
->…
-类似行为。因此,我不知道如何使用numpy实现这一点。tensordot
tensordot
是对dot
的一种尝试。这是一些行/列组合的dot/inner
乘积。看起来你想要一个外积,没有求和。