tensorflow：より高い次元の要素減算

Question

私はテンソルのようにelementwise算術を行う方法があることを知っています。例えば、4Dテンソル（MxNxVxW）は、1次元（M）テンソルによって減算され、場合

// x is a 4d tensor 
y = x - 1 

しかし、同じことができるように（M）のすべての値に対応する（NxVxW）をテンソル値は要素ごとに減算されますか？

Answer 1

はい、それは例えば、可能です：

import tensorflow as tf 
a=tf.constant([[[1,2,3],[4,5,6]],[[11,12,13],[14,15,16]]]) 
b=tf.constant([10,20,30]) 
res=a-b 
sess=tf.InteractiveSession() 
res.eval() 

これは

array([[[ -9, -18, -27], 
     [ -6, -15, -24]], 

     [[ 1, -8, -17], 
     [ 4, -5, -14]]])