tensorflow - 如何为 keras 层编写 lambda 函数，用于向量矩阵乘法

Question

对于 dot()，它采用点积，数学上定义为:a.b = sum(a_i * b_i)，但是如何在 keras 中编写 lambda 函数，其中 a*b=product (a_i * b_i)并将此输入转发到下一层

Answer 1

您可以执行以下操作。本质上，我们正在对 (None, 10) 大小的输入和 (10,20) 大小的输入进行乘法运算。这会产生 (None, 20) 大小的输出。

import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras.backend as K

inp1 = tf.keras.layers.Input(shape=(10,))
inp2 = tf.keras.layers.Input(batch_shape=(10,20))
prod_out = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: K.dot(K.prod(x[0],axis=1, keepdims=True), K.prod(x[1],axis=0, keepdims=True)))([inp1, inp2])
model = tf.keras.models.Model([inp1,inp2], prod_out)
model.summary()