矩阵乘法笔记（python和TensorFlow）

TensorFlow与NumPy矩阵运算

最新推荐文章于 2025-06-21 21:51:37 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010513327/article/details/80415282

本文通过实例演示了如何使用TensorFlow和NumPy进行矩阵乘法和元素级乘法运算，包括创建张量、使用不同函数进行计算，并对比了两种方式下的运算结果。

好记性不如烂笔头，直接看代码吧：

import tensorflow as tf
import numpy as np

x = [[1,2,3],[4,5,6]]
y = [[1,2,3],[4,5,6]]
z = [[1,2],[3,4],[5,6]]

print("python  xz:",np.dot(x,z))
print("python  xy:",np.multiply(x,y))

x_data = tf.placeholder("float",[2,3]) 
y_data = tf.placeholder("float",[2,3]) 
z_data = tf.placeholder("float",[3,2]) 

xy = x_data *y_data
xz = tf.matmul(x_data,z_data)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(xz,feed_dict= {x_data:x,z_data:z}))
    print(sess.run(xy,feed_dict= {x_data:x,y_data:y}))

结果（为了自己能看懂人为调动输出格式

）：

python  xz: [[22 28]
            [49 64]]
python  xy: [[ 1  4  9]
            [16 25 36]]
[[ 22.  28.]
 [ 49.  64.]]
[[  1.   4.   9.]
 [ 16.  25.  36.]]