概述
tf.matmul@H_403_3@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)@H_403_3@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？
# 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)@H_403_3@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？
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：
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？
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)@H_403_3@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？
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？
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？
总结
以上是编程之家为你收集整理的python – TensorFlow：Hadamard产品::我如何得到这个？全部内容，希望文章能够帮你解决python – TensorFlow：Hadamard产品::我如何得到这个？所遇到的程序开发问题。
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清零编程群