如下所示：
# u [32,30,200]# u_logits [400,32,30]q_j_400 = [] for j in range(400): q_j_400.append(tf.squeeze(tf.matmul(tf.transpose(u，[0,2,1]),tf.expand_dims(tf.nn.softmax(u_logits[j]),-1)),[2])) # tf.matmul [32,200,30],[32,30,1]test_result = tf.stack(q_j_400)test_result = tf.transpose(test_result,[1,0,2])
可以通過tf.tile實現更高速的版本
# u [32,30,200]# u_logits [32,400,30]u_tile = tf.tile(tf.expand_dims(u,1),[1,400,1,1])u_logits = tf.expand_dims(tf.nn.softmax(u_logits,-1),-1)test_result = tf.reduce_sum(u_logits * u_tile,-2) # [32,400,30,1]*[32,400,30,200]
以上這篇tensorflow 用矩陣運算替換for循環 用tf.tile而不寫for的方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持VEVB武林網。
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