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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])
可以通过tf.tile实现更高速的版本
# 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]
以上这篇tensorflow 用矩阵运算替换for循环 用tf.tile而不写for的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持移动技术网。
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