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tf.tensordot

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指定された軸と外積に沿ったaとbのテンソル収縮。

Tensordotは(もテンソル収縮としても知られている)からの要素の積合計とa bで指定されたインデックス上a_axesb_axes 。リストa_axesおよびb_axesは、テンソルを縮小する軸のペアを指定します。軸a_axes[i]の軸と同じ寸法有していなければならないa b_axes[i]bすべてのためiにおけるrange(0, len(a_axes))リストa_axesおよびb_axesは、同じ長さで、各テンソルの有効な軸を指定する一意の整数で構成されている必要があります。さらに、 axes=0を渡すことにより、外積がサポートされaxes=0

この操作はnumpy.tensordot(a, b, axes)対応します。

例1: aおよびbが行列(次数2)の場合、 axes = 1の場合は行列の乗算と同等です。

例2: abが行列(次数2)の場合、 axes = [[1], [0]]は行列の乗算と同等です。

例3: abが行列(次数2)の場合、 axes=0の場合、外積に次数4のテンソルが与えられます。

例4:\(a_ {ijk} \)および\(b_ {lmn} \)が次数3の2つのテンソルを表すと仮定します。次に、 contract(a, b, [[0], [2]])が次数です4テンソル\(c_ {jklm} \)のインデックス\((j、k、l、m)\)に対応するエントリは次のように与えられます:

\(c_ {jklm} = \ sum_i a_ {ijk} b_ {lmi} \)。

一般に、 order(c) = order(a) + order(b) - 2*len(axes[0])です。

a float32またはfloat64型のTensor
b Tensorと同じ型を持ちます。 a
axes スカラーN 、リスト、または形状[2、k]のint32 Tensorのいずれか。 Axesがスカラーの場合、aの最後のN軸とbの最初のN軸を順番に合計します。軸がリストである場合、またはTensor第一及び第二行は収縮のために、計算され、それに沿って軸を指定する一意の整数の組含有及びa bそれぞれを、。 ab軸の数は等しくなければなりません。 axes=0場合、 bba外積を計算します。
name 操作の名前(オプション)。

A Tensorと同じタイプ。 a

ValueError ab 、およびaxesの形状に互換性がない場合。
IndexError Axesの値が対応するテンソルのランクを超える場合。