两个形状为T1 = N*D和T2 = M*D的tensorflow张量；其中M < N。T1中的行在T2中。找出T2中每一行对应的T1张量的行的索引。

下面是一个使用TensorFlow的代码示例，用于找出T2中每一行对应的T1张量的行的索引：

import tensorflow as tf

# 创建T1和T2张量
N = 5
M = 3
D = 2

T1 = tf.random.normal(shape=(N, D))
T2 = tf.random.normal(shape=(M, D))

# 计算T2中每一行对应的T1张量的行的索引
distances = tf.reduce_sum(tf.square(tf.expand_dims(T2, 1) - tf.expand_dims(T1, 0)), axis=2)
indices = tf.argmin(distances, axis=1)

# 打印结果
print("T2中每一行对应的T1张量的行的索引：")
print(indices)

在上述代码中，我们首先创建了形状为(N, D)和(M, D)的T1和T2张量。然后，我们使用广播机制计算了T2中每一行与T1中所有行之间的欧氏距离，并将其存储在distances张量中。

接下来，我们使用tf.argmin函数找到distances张量中每一行的最小值的索引，即T2中每一行对应的T1张量的行的索引，并将其存储在indices张量中。

最后，我们打印出indices张量的值，即T2中每一行对应的T1张量的行的索引。

请注意，这里的索引是基于0的，表示T1中的行的位置。