给出一批n张图像，如何在张量流中对每个图像进行标量乘以不同的标量？

Question

假设我们有两个TensorFlow张量：input和weights。

input是n个图像的张量。因此其形状为[n，H，W，C]。weights是n个标量权重的简单列表：[w1 w2 ... wn]

目的是将每个图像的标量乘以其相应的权重。

一个人怎么做？

[我试图将tf.nn.conv2D与1x1内核一起使用，但我不知道如何将1级权重张量重塑为所需的4级内核张量。

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

感谢用户zihaozhihao：

答案是将weights的形状更改为（-1、1、1、1、1），然后将其乘以input。

weights = tf.reshape(weights, (-1, 1, 1, 1))
weighted_input = input * weights