在 TensorFlow 中，如果我有两个三维张量，一个维度为 （100， 9， 135），另一个维度为 （100， 29， 135）：
x1：张量（形状=（100，9，135），dtype=float64）
x2： 张量（形状=（100， 29， 135）， dtype=float64）
我需要将这两个张量相乘，所以当我使用“tf.multiply”时，我得到了如下错误：
z = tf.multiply（x1，x2）
print（"z："， z）
ValueError：维度必须相等，但为 9 和 29，输入形状为：[100，9，135]、[100，29，135]。
如何在TensorFlow中做到这一点？提前感谢。
我不确定你想要什么输出形状，但你可以尝试使用tf.einsum进行矩阵乘法：
import tensorflow as tf
t1 = tf.random.normal((2, 9, 35))
t2 = tf.random.normal((2, 29, 35))
e = tf.einsum('bij,bkj->bik', t1, t2)
# or e = tf.einsum('...ij,...kj->...ik', t1, t2)
print(e)
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