tensorflow中的乘法

在tensorflow中向量、矩阵乘法大概可以分为两种：1、代数乘法；2、对应元素相乘

这两种运算使用两种运算模式：代数乘法使用matmul。对应元素相乘使用*号。下面给出例子。

一、代数乘法（使用函数matmul)

代数乘法就是高等代数（线性代数）中行列对应元素相乘再求和。

1、两个向量间相乘。w是1xn的行向量，x是nx1的列向量，相乘的结果是一个1x1的向量。

import tensorflow as tf

w =tf.random.normal([1, 6], mean=-1, stddev=4)
x =tf.random.normal([6,1])
print(w,x)
print(tf.matmul(w,x))

2、一个矩阵乘以一个向量。A是一个nxm的矩阵，x是一个mx1的列向量，相乘的结果是一个nx1的列向量。

其中每个元素

w =tf.random.normal([5, 6], mean=-1, stddev=4)
x =tf.random.normal([6,1])
print(w,x)
print(tf.matmul(w,x))

3、两个矩阵相相乘。A是一个n