tensorflow多維張量計(jì)算實(shí)例
更新時(shí)間：2020年02月11日 12:26:33 作者：PROMINEM
今天小編就為大家分享一篇tensorflow多維張量計(jì)算實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
兩個(gè)三維矩陣的乘法怎樣計(jì)算呢?我通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，tensorflow把前面的維度當(dāng)成是batch，對(duì)最后兩維進(jìn)行普通的矩陣乘法。也就是說(shuō)，最后兩維之前的維度，都需要相同。
首先計(jì)算shape為(2, 2, 3)乘以shape為(2, 3, 2)的張量。
import tensorflow as tf
import numpy as np
a = tf.constant(np.arange(1, 13, dtype=np.float32), shape=[2, 2, 3])
b = tf.constant(np.arange(1, 13, dtype=np.float32), shape=[2, 3, 2])
c = tf.matmul(a, b)
# c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session()
print("a*b = ", sess.run(c))
c1 = tf.matmul(a[0, :, :], b[0, :, :])
print("a[1]*b[1] = ", sess.run(c1))
運(yùn)行結(jié)果：
計(jì)算結(jié)果表明，兩個(gè)三維矩陣相乘，對(duì)應(yīng)位置的最后兩個(gè)維度的矩陣乘法。
再驗(yàn)證高維的張量乘法：
import tensorflow as tf
import numpy as np
a = tf.constant(np.arange(1, 36, dtype=np.float32), shape=[3, 2, 2, 3])
b = tf.constant(np.arange(1, 36, dtype=np.float32), shape=[3, 2, 3, 2])
c = tf.matmul(a, b)
# c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session()
print("a*b = ", sess.run(c))
c1 = tf.matmul(a[0, 0, :, :], b[0, 0, :, :])
print("a[1]*b[1] = ", sess.run(c1))
運(yùn)行結(jié)果：
以上這篇tensorflow多維張量計(jì)算實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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