形状为T1 = ND，T2 = MD；M< N的两个张量流张量。T1在T2中有行。为T2中的每一行查找T1张量中的行索引

根据给出的问答内容，我将尝试给出完善且全面的答案。

首先，根据问题描述，我们有两个张量流张量，分别为T1和T2。T1的形状为ND，T2的形状为MD，其中M小于N。问题要求在T2中的每一行中查找T1张量中的行索引。

根据问题描述，我们可以将问题分解为以下几个步骤：

遍历T2中的每一行：
- 对于T2中的每一行，我们需要在T1中查找对应的行索引。

在T1中查找行索引：
- 对于T2中的每一行，我们需要在T1中查找与之匹配的行索引。
- 可以使用循环遍历的方式，逐行比较T1和T2中的对应行，找到匹配的行索引。
返回结果：
- 对于T2中的每一行，我们需要返回在T1中找到的行索引。

在云计算领域中，可以使用各种编程语言和相关的云计算平台来实现上述步骤。以下是一种可能的实现方式：

import numpy as np

def find_row_indices(T1, T2):
    row_indices = []
    for row in T2:
        for i, t1_row in enumerate(T1):
            if np.array_equal(row, t1_row):
                row_indices.append(i)
                break
    return row_indices

# 示例数据
T1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
T2 = np.array([[4, 5, 6], [1, 2, 3]])

# 调用函数查找行索引
indices = find_row_indices(T1, T2)

print(indices)  # 输出：[1, 0]

在上述示例代码中，我们使用了Python编程语言和NumPy库来实现了对T2中每一行在T1中查找行索引的功能。具体实现方式是通过循环遍历T2中的每一行，然后再通过循环遍历T1中的每一行，使用NumPy库的array_equal函数来判断两行是否相等，如果相等则将行索引添加到结果列表中。

需要注意的是，上述示例代码仅为一种实现方式，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。

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