在Tensorflow中,假设我有两个矩阵M
和N
,我怎样才能得到一个张量为(i, j)
元素是第i行M
和第j行N
的元素乘积?
这里有一个技巧:将两个矩阵扩展到3D并进行元素乘法(a.k.a.Hadamard产品)。
# Let `a` and `b` be the rank 2 tensors, with the same 2nd dimension
lhs = tf.expand_dims(a, axis=1)
rhs = tf.expand_dims(b, axis=0)
products = lhs * rhs
让我们检查它是否有效:
tf.InteractiveSession()
# 2 x 3
a = tf.constant([
[1, 2, 3],
[3, 2, 1],
])
# 3 x 3
b = tf.constant([
[2, 1, 1],
[2, 2, 0],
[1, 2, 1],
])
lhs = tf.expand_dims(a, axis=1)
rhs = tf.expand_dims(b, axis=0)
products = lhs * rhs
print(products.eval())
# [[[2 2 3]
# [2 4 0]
# [1 4 3]]
#
# [[6 2 1]
# [6 4 0]
# [3 4 1]]]
同样的技巧实际上也适用于numpy以及任何基于元素的二元运算(sum,product,division,...)。这是一个逐行元素和张量的例子:
# 2 x 3
a = np.array([
[1, 2, 3],
[3, 2, 1],
])
# 3 x 3
b = np.array([
[2, 1, 1],
[2, 2, 0],
[1, 2, 1],
])
lhs = np.expand_dims(a, axis=1)
rhs = np.expand_dims(b, axis=0)
sums = lhs + rhs
# [[[2 2 3]
# [2 4 0]
# [1 4 3]]
#
# [[6 2 1]
# [6 4 0]
# [3 4 1]]]