如果有两个三阶张量，size分别为
a.shape = [100, 3, 4]
b.shape = [100, 4, 5]
c = tf.batch_matmul(a, b)
则c.shape = [100, 3, 5] //将每一对 3x4 的矩阵与 4x5 的矩阵分别相乘。batch_size不变
100为张量的batch_size。剩下的两个维度为数据的维度。
不过新版的tensorflow已经移除了上面的函数，使用时换为tf.matmul就可以了。与上面注释的方式是同样的。
附： 如果是更高维度。例如(a, b, m, n) 与(a, b, n, k)之间做matmul运算。则结果的维度为(a, b, m, k)。