numpy.einsumのようにtheanoでbatch_tensordotを使用する方法

Question

私はテンソル3の形状（3,4,5）とテンソル4の形状（3,4,5,7）を持っています。それを行うにはどのようにnumpyのは 、

result = np.einsum("ijk, ijmk->ijm", tensor3, tensor4) 
print result.shape 
(3, 4, 7) 

しかしtheanoで、。

Answer 1

最初のステップは、最初の次元だけが保存されるようにテンソルを転置して変形することです。その場合には、それは非常に簡単です、あなただけの最初の2次元結合する必要があります。

：次に

x = tensor.tensor3() 
y = tensor.tensor4() 
i, j, m, k = y.shape 

x_ = x.reshape((i * j, k)) 
y_ = y.reshape((i * j, m, k)) 

を、あなたはy_の軸2とx_の1軸合計しようとしているbatched_tensordotに指定します

z_ = tensor.batched_tensordot(x_, y_, (1, 2)) # shape (i * j, m) 

最後に、最初の2次元を取得するためにz_を再構築：

z = z_.reshape((i, j, m)) 
print(z.eval({x: np.zeros((3, 4, 5)), y: np.zeros((3, 4, 7, 5))}).shape) 
# (3, 4, 7)