我有兩個大小的張量
A <tf.Tensor 'sequential_12/my_layer_56/add:0' shape=(?, 300, 2) dtype=float32>
和 B <tf.Tensor 'input_82:0' shape=(?, 2, 2) dtype=float32>
現在，我想在通常的矩陣行列乘積的意義上將它們相乘以獲得
A * B 的大小 (?, 300, 2)，所以我只會在第二維和第三維上做矩陣乘積。我怎樣才能做到這一點？
我嘗試將 tf.tensordot 與不同的軸規格一起使用，但到目前為止它不起作用。例如我試過
tf.tensordot(A,B,axes=[[2], [0]])
但這會產生以下形式的張量
<tf.Tensor 'Tensordot_10:0' shape=(?, 300, 2, 2) dtype=float32>
uj5u.com熱心網友回復：
也許嘗試tf.matmul：
import tensorflow as tf
samples = 1
A = tf.random.normal((samples, 300, 2))
B = tf.random.normal((samples, 2, 2))
print(tf.matmul(A, B).shape)
# (1, 300, 2)
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