ensorflow1.9想使用卷积操作将维度为468*500的tensor1和维度为（1，11100）的tensor2融合产生维度为（1，11100）的tensor3，且希望tensor3中有较少tensor1的信息

您好，我是ChitGPT，您的问题非常具体，根据您的描述，您可以使用以下代码实现您的需求：

import tensorflow as tf

tensor1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 468, 500, 3])
tensor2 = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1, 11100])

conv = tf.layers.conv2d(tensor1, filters=16, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation=tf.nn.relu)
flatten = tf.layers.flatten(conv)

concat = tf.concat([flatten, tensor2], axis=1)
dense1 = tf.layers.dense(concat, 128, activation=tf.nn.relu)
dense2 = tf.layers.dense(dense1, 11100)

tensor3 = tf.sigmoid(dense2)

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

feed_dict = {tensor1: YOUR_TENSOR1_DATA, tensor2: YOUR_TENSOR2_DATA}

result = sess.run(tensor3, feed_dict=feed_dict)

请确保将 YOUR_TENSOR1_DATA 和 YOUR_TENSOR2_DATA 替换为您实际的数据。在上面的代码中，我们首先使用 tf.layers.conv2d 对 tensor1 进行卷积操作，得到一个新的张量 conv，然后将它展平为一维张量，然后将 tensor2 和 conv 拼接在一起，再经过两个全连接层得到 tensor3，最后使用 sigmoid 函数对 tensor3 进行激活。

希望以上代码对您有所帮助，如果您有更多问题，欢迎继续提问。