python - 在 tensorflow 中实现简单的线性代数运算

Question

给定一些具有列 x_1, ..., x_m 的 (n,m) 矩阵 X，我试图找到一个可以为我提供 3 模张量 [x_1 x_1^T, ..., x_m x_m ^T] 具有形状 (m, n,n) 或具有列 vec(x_1 x_1^T),...,vec(x_m x_m^T) 的 (n**2, m) 矩阵，其中 vec 是矩阵 x_i x_i^T。

换句话说，我试图概括

tf.tensordot(a,a,axes=0)

或

tf.tensordot(a,a,axes=0).reshape(-1,1)

从向量 a 到矩阵的列。有没有一种方法可以在不依赖循环的情况下完成此任务？

Answer 1

您可以通过以下方式做到这一点:

tf.expand_dims(a, 2) @ tf.expand_dims(a, 1)

或者使用tf.linalg.matmul如果您愿意，可以代替 @ 运算符。