新手提问：Keras中对应TensorFlow matmul、PyTorch bmm的等价函数是什么？

Hey，作为Keras新手碰到这个困惑真的太常见了！毕竟不同框架的函数命名和细节确实容易绕晕人。我来给你说清楚Keras里最直接的等价方案：

• 直接使用tf.matmul（最灵活）：现在我们用的Keras基本都是tf.keras（TensorFlow的官方高级API），所以完全可以在Keras代码里直接调用TensorFlow原生的tf.matmul函数。它和PyTorch的bmm、TensorFlow原生matmul功能完全对齐——当你传入两个三维张量（形状为(batch_size, m, k)和(batch_size, k, n)）时，它会自动对每个批量样本做矩阵乘法，输出(batch_size, m, n)的结果，这正好就是bmm的核心功能。举个简单的实操例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 模拟批量输入张量
x = tf.random.normal((32, 10, 20))  # 32个样本，每个是10×20的矩阵
y = tf.random.normal((32, 20, 15))  # 32个样本，每个是20×15的矩阵

# 执行批量矩阵乘法
result = tf.matmul(x, y)
print(result.shape)  # 输出 (32, 10, 15)，和PyTorch bmm的结果完全一致

• 用Keras原生层MatMul（适合模型构建）：如果你想在Keras的Functional或Sequential API里以“层”的形式集成这个操作，那就用tf.keras.layers.MatMul。它本质上是对tf.matmul的封装，用法非常直观，适合构建端到端的模型：

from tensorflow import keras

# 定义输入张量
input_x = keras.Input(shape=(10, 20))
input_y = keras.Input(shape=(20, 15))

# 添加MatMul层执行批量矩阵乘法
matmul_output = keras.layers.MatMul()([input_x, input_y])

# 构建完整模型
model = keras.Model(inputs=[input_x, input_y], outputs=matmul_output)

这个模型接收两个批量张量输入，输出就是对应每个样本的矩阵乘积，效果和bmm/tf.matmul完全相同。

补充一句：如果是非常老旧的独立Keras版本（非tf.keras），可以用keras.backend.batch_dot替代，但这个版本现在几乎已经被淘汰了，优先用上面两种方案就足够啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Funzo