탁구 시간 의존 2 차원 행렬 곱셈

Question

저는 두 개의 시간 종속 2D 행렬의 행렬 곱셈 (내적 곱)을 수행하여 시간 의존적 인 2D 행렬 1 개로 끝나는 효율적인 방법을 찾고 있습니다.

예를 들어

:

a = np.zeros([7200,13,4]) 
b = np.zeros([7200,4,7]) 

그리고 나는 그러나 이것은 3D 매트릭스 대신 나에게 4D 매트릭스를 산출,

c = np.zeros([7200,13,7]) 

이미 np.tensordot 발견으로 끝내고 싶다. 또한 다른 numpy 함수가 나에게 필요한 모양을 만들어주지 못했습니다. 그래서 for-loops를 사용하지 않고이 행렬 곱셈을 수행 할 수있는 방법이 있는지 궁금합니다.

안부,

티모시 반 Daele

Answer 1

난 그냥 조금 더 깊이 팠와 나는 NumPy와 기능 einsum을 발견했다. 이것은 벡터 곱셈을 할 수있는 많은 자유를줍니다.

a = np.zeros([7200,13,4]) 
b = np.zeros([7200,4,7]) 

c = np.einsum('ijk,ikl->ijl',a,b) 
c.shape (7200, 13, 7)