【问题合集】Tensorflow中常见的问题

文章目录

1. 1. tf.nn.embedding_lookup维度变化问题
2. 2. Tensorflow中axis的理解
3. 3. tf.nn.softmax的axis的理解
4. 4. 三维向量运算相关
5. 5. tf.matmul计算多维矩阵
6. 6. tf.concat

写这篇博客的目的，是因为我自己在使用tensorflow框架中遇到了许多的问题，这些问题也阻碍过我对论文进行复现。
所以，我把这些问题整理起来，同时附上理解的链接，希望这篇文章能帮助到和我有一样问题的朋友。
博客会持续更新，各位大佬见笑了。

tf.nn.embedding_lookup维度变化问题

解决链接：https://blog.csdn.net/taolusi/article/details/81227565

Tensorflow中axis的理解

解决链接：https://blog.csdn.net/a6840231/article/details/88359778

tf.nn.softmax的axis的理解

解决链接：https://blog.csdn.net/guotong1988/article/details/82914064

三维向量运算相关

解决链接：https://blog.csdn.net/zhangSMILE123456/article/details/48711719

tf.matmul计算多维矩阵

两个三维矩阵的乘法怎样计算呢?我通过实验发现，tensorflow把前面的维度当成是batch，对最后两维进行普通的矩阵乘法。也就是说，最后两维之前的维度，都需要相同。
解决链接：https://blog.csdn.net/weixin_42445581/article/details/82791811

tf.concat

解决链接：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82380118