tf.matmul和tf.multiply

最新推荐文章于 2024-07-25 22:30:43 发布

hellocsz

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本文详细解析了TensorFlow中的两种乘法运算：tf.matmul()用于实现矩阵乘法，需遵循矩阵乘法规则；tf.multiply()则进行元素级别的点乘，要求两个矩阵形状相同。文章还介绍了tf.matmul()的参数及其优化机制，以及tf.multiply()的基本用法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tf.matmul（）矩阵乘法和 tf.multiply（）点乘

tf.matmul是矩阵的乘法，即tf.matmul（x,y）中的x和y要满足矩阵的乘法规则，例如x=[2,3],y=[3,2]

tf.multiply是两个矩阵对应的数据相乘，所以两个矩阵的形式必须相同，即tf.multiply（x,y）中x和 y具有相同的格式

例如x = [2,3],y= [2,3]

----------------------------------------------------------

tf.matmul(a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, name=None)
Multiplies matrix a by matrix b, producing a * b.

参数说明：a和b两个矩阵必须都是同样数据类型，支持的类型如下：float16, float32, float64, int32, complex64, complex128。

transpose，adjoint为转置和共轭转置，默认不进行转置

如果一个或两个矩阵都包含大量的零，当a_is_sparse 或b_is_sparse 设置为真时，a和b都会被处理为稀疏矩阵，会使用一个更有效率的乘法公式。他们都默认设置为假。这个优化规则只能适用于类型为bfloat16 或 bfloat32 的平面矩阵（等级2的张量）。

name: 操作的名字（可选参数）

tf.multiply(x, y, name=None)
Returns x * y element-wise

这两个相乘的数x和y要有相同的数据类型，不然就会报错

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TensorFlow常用乘法函数总结：tf.multiply()、*、tf.matmul()、@、tf.scalar_mul()、tf.tensordot()、tf.einsum()

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04-28

3391

tf.multiply() 或 * 为元素对位相乘，即哈达玛积，要求两个矩阵shape一致，或其中一个维度为1。tf.matmul() 或 @ 为矩阵乘法，参与运算的是最后两维形成的矩阵，不支持矩阵-向量乘法或两个向量的点积。tf.scalar_mul() 为标量和张量相乘，即参数之一为标量。外积 tf.tensordot(a, b, axes=0)，点积 tf.tensordot(a, b, axes=1)，a和b都是一维向量。tf.einsum() 是通用函数模板，numpy和Pytorch有类似的用法

tf.multiply()与tf.matmul()

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# 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.placeholder(tf.float32,[None,in_nodes]) y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) prob=tf.placeholder(tf.float32) # 设置第一隐层 w1=weight(in_nodes, h1_nodes, 0.1, 0.005) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight(h1_nodes, h2_nodes, 0.1, 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, prob) # 设置第三隐层 w3=weight(h2_nodes, h3_nodes, 0.1, 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, prob) # 设置softmax输出层 w4=weight(h3_nodes, 10, 0.1, 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)

06-10

将上述代码改写成 TensorFlow 2.x 版本的代码如下： ```python import tensorflow as tf def weight(shape, stddev, wd): initial = tf.random.truncated_normal(shape, stddev=stddev) var = tf.Variable(initial) if wd is not None: weight_decay = tf.multiply(tf.nn.l2_loss(var), wd, name='weight_loss') tf.add_to_collection('losses', weight_decay) return var class MyModel(tf.keras.Model): def __init__(self, in_nodes=784, h1_nodes=100, h2_nodes=100, h3_nodes=50): super(MyModel, self).__init__() self.w1 = weight([in_nodes, h1_nodes], 0.1, 0.005) self.b1 = tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) self.w2 = weight([h1_nodes, h2_nodes], 0.1, 0.0) self.b2 = tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) self.w3 = weight([h2_nodes, h3_nodes], 0.1, 0.0) self.b3 = tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) self.w4 = weight([h3_nodes, 10], 0.1, 0.0) self.b4 = tf.Variable(tf.zeros([10])) def call(self, inputs, prob): x = inputs y_ = tf.cast(inputs, tf.float32) h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, self.w1) + self.b1) h2 = tf.nn.relu(tf.matmul(h1, self.w2) + self.b2) h2_drop = tf.nn.dropout(h2, rate=prob) h3 = tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop, self.w3) + self.b3) h3_drop = tf.nn.dropout(h3, rate=prob) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop, self.w4) + self.b4) return y model = MyModel() x = tf.keras.Input(shape=(None, 784)) prob = tf.keras.Input(shape=()) y = model(x, prob) y_ = tf.keras.Input(shape=(None, 10)) # 定义损失函数 cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.math.log(y), reduction_indices=[1])) tf.add_to_collection('losses', cross_entropy) loss = tf.add_n(tf.get_collection('losses')) # 定义优化器 train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(loss) # 训练模型 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys, prob: 0.5}) ``` 在 TensorFlow 2.x 中，可以使用 `tf.reduce_mean` 和 `tf.reduce_sum` 函数来计算张量的平均值和总和；使用 `tf.math.log` 函数来计算张量的自然对数。此外，可以使用 `tf.train.AdamOptimizer` 来定义优化器，使用 `model.trainable_variables` 来获取所有可训练的变量。