Tensorflow成批乘法广播

Question

我们知道tf.multiply可以像这样广播：

import tensorflow as tf
import numpy as np
a = tf.Variable(np.arange(12).reshape(3, 4))
b = tf.Variable(np.arange(4))
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(tf.multiply(a, b))

这会给我们

[[0, 1, 4, 9],
 [0, 5, 12, 21],
 [0, 9, 20, 33]]

但我的问题是，如果a和b都是分批的，我该怎么办？那是,

a = tf.Variable(np.arange(24).reshape(2, 3, 4))
b = tf.Variable(np.arange(8).reshape(2, 4))

那么，如何才能得到将向量乘(广播)到每批矩阵的结果呢？如下所示：

[[[0, 1, 4, 9],
  [0, 5, 12, 21],
  [0, 9, 20, 33]],

 [[48, 65, 84, 105],
  [64, 85, 108, 133],
  [80, 105, 132, 161]]]

谢谢!

Answer 1

广播首先向左边添加单点维数，直到秩匹配。在第一种情况下，添加批处理维度。但在第二种情况下，您已经有了批处理维度，因此需要在第二个位置手动插入单例维度：

a = tf.reshape(tf.range(24), (2, 3, 4))
b = tf.reshape(tf.range(8), (2, 4))
sess.run(tf.mul(a, tf.expand_dims(b, 1)))