Tensorflow具有以下功能：
tf.matmul
它将两个向量相乘并产生一个标量.
但是,我需要做以下事情：
# dense dim: (?,227) dense_part = tf.nn.relu(some stuff here) # softmax matrix dim: (?,227,19) or (?,19,227) or (?,227),where I # ....can slice the last dim down to (?,19) softmax_matrix = tf.matmul(dense_part,softmax_weight_variable)
但是,为了通过矩阵乘法实现这一点,我无法设置softmax_weight_variable.我需要使用“Tensor Product”(也称为“Outer Product”……),但这个功能似乎没有实现.
如何在TensorFlow中实现Hadamard(元素方式)乘法和外积？
解决方法
x和y的元素乘法仅为
tf.mul(x,y).这也是
supports NumPy-style broadcasting,如果需要,您应该可以使用它来获得外部产品.