tf.matmul和tf.multiply

 

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]
 

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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