我有两个3D张量，A张量的维度为[32,1024,128]，B张量的维度为[32,1024,1024]，其中32是批次大小。对于某个样本，我希望将A矩阵的每一行与B矩阵的每个元素相乘。这样输出的张量维度将是[32,1024,1024,128]。我尝试通过tf.tile将两个张量转换为4D，并使用逐元素乘法，但这导致了内存不足错误。我尝试将批次大小减少到4，但问题依然存在。关于这个问题，任何帮助都将不胜感激。

回答：

你的问题确实需要大量的内存。这里我展示了一个使用2个示例而不是batch_size = 32中所有示例的演示，

# 要处理的输入数组In [2]: A = np.random.random_sample([32,1024,128])In [3]: B = np.random.random_sample([32,1024,1024])# 检查它们的内存使用情况In [12]: A.nbytes/1000000Out[12]: 33.554432   # ~ 33.5 MbIn [13]: B.nbytes/1000000Out[13]: 268.435456  # ~ 268 Mb# 你希望的乘法In [14]: res = B[:2, ..., np.newaxis] * A[:2, :, np.newaxis, ...]# 期望的输出形状In [15]: res.shapeOut[15]: (2, 1024, 1024, 128)# 检查内存使用情况In [16]: res.nbytes/1000000Out[16]: 2147.483648  # ~ 2.1 GB

我对这些数组使用了float64。如果你无法承受这样的内存需求，一个降低内存使用量从而避免Out Of Memory错误的想法是将你的数组降级，并使用单精度（即float32）数组。

与其使用tf.tile进行平铺，这实际上是通过多次复制原始张量来创建一个新张量，你可以使用tf.expand_dims，这在内存使用方面会更高效。

这些是我首先会考虑的两条优化路线。