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

可以使用tf.nn.conv1d函数进行卷积操作，其中参数input表示输入的tensor1，参数filter表示卷积核的tensor2，参数stride表示卷积核的步长，参数padding表示边界填充方式，参数dilation_rate表示卷积核的扩张倍数。可以通过调整卷积核的大小和步长，控制tensor1信息在tensor3中的占比。具体实现可以参考以下代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义输入tensor1和tensor2
tensor1 = tf.placeholder(tf.float32, [None, 468, 500])
tensor2 = tf.placeholder(tf.float32, [1, 11100])

# 定义卷积核大小和步长
filter_size = 5
stride = 1

# 定义卷积核filter，维度为[filter_size, tensor1_channel, tensor3_channel]
filter = tf.Variable(tf.random_normal([filter_size, 500, 11100]))

# 对tensor1执行卷积操作，输出维度为[batch_size, (468-filter_size+2*padding)/stride+1, 11100]
conv = tf.nn.conv1d(tensor1, filter, stride, padding='SAME')

# 对卷积结果进行reshape，输出维度为[batch_size, (468-filter_size+2*padding)/stride+1, 11100]
conv_reshaped = tf.reshape(conv, [-1, tf.shape(conv)[1], 11100])

# 将卷积结果与tensor2相乘，输出维度为[batch_size, (468-filter_size+2*padding)/stride+1, 11100]
tensor3_mul = tf.multiply(conv_reshaped, tensor2)

# 对卷积结果进行缩减求和，输出维度为[batch_size, 1, 11100]
tensor3 = tf.reduce_sum(tensor3_mul, axis=1, keepdims=True)

# 训练模型并执行预测操作
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