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]
* 两个矩阵相乘 满足 矩阵乘法规则,
或一位数组对应位置相乘法则
dot 对于 一维向量表示内积,对于1Darray 可以等效为 multiply
本文深入解析了TensorFlow中tf.matmul和tf.multiply的功能区别。tf.matmul实现了标准的矩阵乘法,适用于满足乘法规则的矩阵;而tf.multiply则进行元素级别的乘法操作,要求输入矩阵维度相同。此外,还对比了一维向量的内积运算。
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]
* 两个矩阵相乘 满足 矩阵乘法规则,
或一位数组对应位置相乘法则
dot 对于 一维向量表示内积,对于1Darray 可以等效为 multiply
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