tensorflow多維張量計算實例
更新時間：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多維張量計算實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
兩個三維矩陣的乘法怎樣計算呢?我通過實驗發(fā)現(xiàn)，tensorflow把前面的維度當(dāng)成是batch，對最后兩維進(jìn)行普通的矩陣乘法。也就是說，最后兩維之前的維度，都需要相同。
首先計算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))
運行結(jié)果：
計算結(jié)果表明，兩個三維矩陣相乘，對應(yīng)位置的最后兩個維度的矩陣乘法。
再驗證高維的張量乘法：
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))
運行結(jié)果：
以上這篇tensorflow多維張量計算實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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