我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

import tensorflow as tfh_doc=tf.placeholder(tf.int32,[None,30,512])h_query=tf.placeholder(tf.int32,[None,10,512])temp = tf.matmul(h_doc, h_query, adjoint_b = True) # tf.batch_matmul(h_doc, h_query, adj_y=True)print(temp.get_shape())

(?, 30, 10)

补充知识：tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别

1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘

格式: tf.multiply(x, y, name=None)

参数:

x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量。

y: 一个类型跟张量x相同的张量。

返回值： x * y element-wise.

注意：

（1）multiply这个函数实现的是元素级别的相乘，也就是两个相乘的数元素各自相乘，而不是矩阵乘法，注意和tf.matmul区别。

（2）两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。

2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。

格式: tf.matmul(a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, name=None)

参数:

a: 一个类型为 float16, float32, float64, int32, complex64, complex128 且张量秩 > 1 的张量。

b: 一个类型跟张量a相同的张量。

transpose_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行转置。

transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行转置。

adjoint_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行共轭和转置。

adjoint_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行共轭和转置。

a_is_sparse: 如果为真, a会被处理为稀疏矩阵。

b_is_sparse: 如果为真, b会被处理为稀疏矩阵。

name: 操作的名字（可选参数）

返回值： 一个跟张量a和张量b类型一样的张量且最内部矩阵是a和b中的相应矩阵的乘积。

注意：

（1）输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。

（2）两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下：float16, float32, float64, int32, complex64, complex128。

引发错误:

ValueError: 如果transpose_a 和 adjoint_a, 或 transpose_b 和 adjoint_b 都被设置为真

程序示例：

运行结果：

注意：

在TensorFlow的世界里，变量的定义和初始化是分开的，所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。想要将所有图变量进行集体初始化时应该使用tf.global_variables_initializer。

以上这篇将tf.batch_matmul替换成tf.matmul的实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。