Python 张量流中的点积和常数

我试图在tensorflow中进行以下计算

Y = X1*W1 + X2*W2 + X3*W3 + b

X和W的形状相同，X*W是点积。 在玩了一段时间后，我发现下面这首曲子很管用

Y = tf.add(tf.add(tf.add(tf.reduce_sum(tf.multiply(X1,W1)),tf.reduce_sum(tf.multiply(X2,W2))),tf.reduce_sum(tf.multiply(X3,W3))),b)

---

在tensorflow中执行此操作的简明方法是什么？

如何定义点积函数

def dotprod(X,W):
  return tf.reduce_sum(tf.multiply(X,W))
Y = dotprod(X1,W1) + dotprod(X2,W2) + dotprod(X3,W3) + b

我相信你可以用+来加张量

---

让我知道这是否有效

是的，你的解决方案对我有效。你的方法比我的好。我想知道的是，既然这些操作在tensorflow的应用程序中很常见，就不应该有一个内置函数来实现它吗！是和否。正如你在这里看到的（）我总是定义多个这样的函数来保持代码的整洁。。。。如果你想使用“更高级别”的函数，你可能想看看Keras。Tensorflow的好处在于，创建这些高级函数很容易，同时还可以创建其他更具“创造性”的想法。