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

可以通过在tensor2上进行一维卷积，来减小tensor1的影响，从而实现两个张量的融合。具体操作为：将tensor1重复11100次，转化为（11100， 468， 500）的张量，然后将tensor2转化为（11100， 1， 11100）的张量。接着，对张量2进行一维卷积，卷积核大小为468，以此来降低tensor1的影响。最后，将卷积操作后的tensor2与重复后的tensor1相加得到tensor3，tensor3的大小为（1， 11100）。

相关问题

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。

tensorflow1.9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函数实现卷积操作，将tensor1的通道数（也就是维度）设置为1，卷积核大小为（1，468），步长也为1。然后将结果与tensor2相加，即可得到tensor3。为了减少tensor1的信息，可以考虑将卷积核中的权重设为较小的值，例如0.01。代码实现如下：

import tensorflow as tf

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

# 定义卷积核
kernel = tf.Variable(tf.constant(0.01, shape=[1, 468, 1]))

# 进行卷积操作
conv = tf.nn.conv1d(tensor1, kernel, stride=1, padding='VALID')
# 将卷积结果与tensor2相加
tensor3 = conv + tensor2

sess = tf.Session()
# 运行得到tensor3
sess.run(tensor3, feed_dict={tensor1: x1, tensor2: x2})