这篇文章主要介绍了TensorFlow中tf.batch_matmul()的用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
TensorFlow中tf.batch_matmul()用法
如果有两个三阶张量，size分别为
a.shape = [100, 3, 4] b.shape = [100, 4, 5] c = tf.batch_matmul(a, b)
则c.shape = [100, 3, 5] //将每一对 3×4 的矩阵与 4×5 的矩阵分别相乘。batch_size不变
100为张量的batch_size。剩下的两个维度为数据的维度。
不过新版的tensorflow已经移除了上面的函数，使用时换为tf.matmul就可以了。与上面注释的方式是同样的。
附： 如果是更高维度。例如(a, b, m, n) 与(a, b, n, k)之间做matmul运算。则结果的维度为(a, b, m, k)。
TensorFlow如何实现batch_matmul
我们知道，在tensorflow早期版本中有tf.batch_matmul()函数，可以实现多维tensor和低维tensor的直接相乘，这在使用过程中非常便捷。
但是最新版本的tensorflow现在只有tf.matmul()函数可以使用，不过只能实现同维度的tensor相乘, 下面的几种方法可以实现batch matmul的可能。
例如: tensor A(batch_size,m,n), tensor B(n,k),实现batch matmul 使得A * B。
方法1: 利用tf.matmul()
对tensor B 进行增维和扩展
A = tf.Variable(tf.random_normal(shape=(batch_size, 2, 3))) B = tf.Variable(tf.random_normal(shape=(3, 5))) B_exp = tf.tile(tf.expand_dims(B,0),[batch_size, 1, 1]) #先进行增维再扩展 C = tf.matmul(A, B_exp)
方法2: 利用tf.reshape()
对tensor A 进行reshape操作，然后利用tf.matmul()
A = tf.Variable(tf.random_normal(shape=(batch_size, 2, 3))) B = tf.Variable(tf.random_normal(shape=(3, 5))) A = tf.reshape(A, [-1, 3]) C = tf.reshape(tf.matmul(A, B), [-1, 2, 5])
方法3: 利用tf.scan()
利用tf.scan() 对tensor按第0维进行展开的特性
A = tf.Variable(tf.random_normal(shape=(batch_size, 2, 3))) B = tf.Variable(tf.random_normal(shape=(3, 5))) initializer = tf.Variab<div style="color:transparent">来源gaodai^.ma#com搞#代!码网</div>le(tf.random_normal(shape=(2,5))) C = tf.scan(lambda a,x: tf.matmul(x, B), A, initializer)
方法4: 利用tf.einsum()
A = tf.Variable(tf.random_normal(shape=(batch_size, 2, 3))) B = tf.Variable(tf.random_normal(shape=(3, 5))) C = tf.einsum('ijk,kl->ijl',A,B)
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持gaodaima搞代码网。
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