tesorflow.tensordot背后的数学

如何解决tesorflow.tensordot背后的数学

我一直在尝试理解tensorflow.tensordot（）（主要是axiss参数）背后的数学运算。我已经尝试了一些代码。

我的代码

A = tf.constant([[32,83,5],[17,23,10],[75,39,52]])
B = tf.constant([[28,57,20],[91,10,95],[37,13,45]])
dot_AB = tf.tensordot(A,B,axes = 1)
print(f'Dot product is \n {dot_AB.numpy()}')

输出

Dot product is 
[[8634 2719 8750]
 [2939 1329 2975]
 [7573 5341 7545]]

我已经经历过this question和read the docs，但徒劳无功。

任何人都可以详细解释其背后的数学原理，从一维矩阵到3 / 4D矩阵。我知道输出形状。我想知道，如何手动计算？请在轴上也显示一些光线。

一个具有不同矩阵尺寸和不同轴值的详细示例将不胜感激。