tensorflow中带张量乘法向量的matmul函数

一般来说，当我们将一个1*n的向量v与一个m*n*k的张量T相乘时，我们期望得到一个m*k/m*1*k的矩阵/张量。这意味着我们的张量有m个维数为n*k的矩阵切片，v乘以每个矩阵，得到的向量叠加在一起。为了在tensorflow中进行乘法，我提出了以下公式。我只是想知道是否有任何内置函数可以直接实现这个标准乘法

T = tf.Variable(tf.random_normal((m,n,k)), name="tensor") 
v = tf.Variable(tf.random_normal((1,n)), name="vector")  
c = tf.stack([v,v]) # m times, here set m=2
output = tf.matmul(c,T)

您可以通过以下方式完成：

tf.reduce_sum(tf.expand_dims(v,2)*T,1)

代码：

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不确定是否有更好的方法，但听起来你可以像这样使用tf.map\fn：

 output = tf.map_fn(lambda x: tf.matmul(v, x), T)

 output = tf.map_fn(lambda x: tf.matmul(v, x), T)