tf.matmul函数不识别计算错误的原因

最新推荐文章于 2024-06-04 15:07:40 发布

jsh_19869

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文章标签： tensorflow 深度学习机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jsh_19869/article/details/122221899

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这篇博客探讨了在使用tf.matmul进行矩阵运算时，为何不同数据类型（如numpy数组和浮点32类型）不被识别。作者通过实例说明了强制类型转换np.arange数据到tf.float32的原因，并揭示了全零向量输出的秘密。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tf.matmul无法识别不同dtype类型的相乘，需要相同数据类型，比如float32类型。

比如

a=np.arange(16).reshape(1,16)
b=tf.cast(a,tf.float32)
print(tf.matmul(a,b.T)
'''结果输出为全零向量'''

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