[tensorflow] 多维矩阵的乘法

最新推荐文章于 2025-03-01 20:39:09 发布
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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow
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本文详细解读了在TensorFlow中进行多维张量矩阵乘法的操作要求，强调了前后维度的一致性和最后两个维度的乘法规则，为理解深度学习中的基本运算提供指导。

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[tensorflow] 多维tensor的矩阵乘法，本质上要前面的维度要一致，最后两个维度要满足矩阵乘法的法则

tensorflow 多维矩阵相乘 多维tensor相乘
Hope^_^
06-28 4502
import tensorflow as tf sess = tf.Session() left = tf.ones(shape=[16,20]) right = tf.ones(shape=[20,100]) result = tf.einsum('in,nd->id', left, right) print(sess.run(tf.shape(result))) left = t...
使用Numpy/TensorFlow中的tensordot进行多维矩阵相乘
12-21
在使用Numpy或者TensorFlow的tensordot方法进行矩阵相乘的时候，axes是一个重要的参数，它可以定义两个矩阵互乘的时候是使用内积、外积、或是其他方法。不管Numpy还是TensorFlow，它们使用tensordot的axes参数的方法是一样的，本文在举例时混用了这两个函数，千万不要被迷惑。 以TensorFlow的tensordot为例，其语法为： tf.tensordot(     a, b, axes, name=None ) 其中a和b为输入的两个矩阵，参数axes定义了两个矩阵如何相乘。 如设置“axes=0”的时候，就是计算a和b的外积（outer produ
张量乘法解析
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qq_56323274的博客
03-01 1069
张量乘法
多维数据运算(矩阵乘法)
disanda的专栏
09-20 2204
很多人把线性代数中的矩阵乘法在编程中搞复杂了，这里说明如下： 多维数据一般是用np运算，乘法可简单分为元素乘积和矩阵乘积 1. 元素乘积 这个简单，符号为：A*B，即对应元素相乘，这个必须保证矩阵维度相同, 即 A.shape = B.shape import numpy as np A = np.random.randn(2,2) # shape:[2,2] print(A) print(A*A) 2.矩阵运算 类似线性代数中的矩阵乘积 (行列乘积等于新矩阵的一个元素)， 计算符号包括4个： A@B
PyTorch 多维 Tensor 乘法
KKai的博客
11-27 2164
PyTorch 多维 Tensor 乘法 可太难了 问题描述 有俩矩阵：x: torch.Size([1, 3]) 和 y: torch.Size([3, 16, 256, 1024])，看起来是直接用某种乘法就能搞定，但是我试过 torch.mm()，torch.mul()，torch.matmul()，* 全都不行。 解决办法 后来才知道 torch.matmul 乘的机制很奇怪，我直接写怎么做吧： mat1 = x.float() mat2 = y.permute(2, 3, 0, 1).float(
多维矩阵相乘
u011830148的博客
09-25 4489
实践发现：除了最后两维，其它维的宽度都要相同，实际上也只是最后两个维度相乘。
Tensorflow中高维矩阵的乘法运算tf.matmul(tf.linalg.matmul)详悉
yaokun2012的博客
07-25 771
在tensorflow框架下，经常会用到矩阵的乘法运算，特别是高（多）维的矩阵运算，在这些矩阵运算时，经常使用到其中的tf.matmul或tf.linalg.matmul等函数。但高维矩阵在内部怎么运算的？其内部的参数是怎么实现的在tensorflow给出的介绍仍然存在表达不明的问题，所以在此作进一步的阐释。声明：本博客里的数组乘法运算是指，不是对应元素相乘。所述高维代表矩阵的维度3维。
Tensorflow进行多维矩阵的拆分与拼接实例
12-20
本文将详细介绍如何在TensorFlow中进行多维矩阵的拆分与拼接，这对于理解和操作复杂的张量数据至关重要。 首先，我们需要了解TensorFlow中的`tf.concat`函数。这个函数用于将多个张量沿着指定的维度进行拼接。其...
tf计算矩阵维度_tensorflow tf.matmul() （多维）矩阵相乘（多维矩阵乘法）
weixin_39944515的博客
12-21 1156
@tf_export("matmul")def 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 ...
多维矩阵乘法：简单函数在多维数组中执行快速矩阵乘法。-matlab开发
05-30
mmat(A,B) 执行矩阵乘法，其中二维矩阵是多维数组的一部分。 它相当于用于二维数组的内置 mtimes 函数的 Matlab。 然而，它自然地扩展了 mtimes 函数，其中两个输入数组可以具有任意数量的额外维度。 例如： A = [1 2;2 1]; B = [3 4; 1 2]; mmat(A,B) == mtimes(A,B) 但是 A 和 B 可以沿第 3 维展开： A = repmat([1 2; 2 1],[1 1 5]); C = mmat(A,B) 也可以执行，C 将包含： C(:,:,1) = A(:,:,1)*B; C(:,:,2) = A(:,:,2)*B; ... 在上面的示例中，B 沿着单例维度扩展以匹配 A 的乘法大小。 在上面的例子中，矩阵乘法是沿着 A 和 B 的前两个维度执行的。但是当调用时： mmat(A,B,dim) 然后dim
tensorflow tf.matmul() （多维）矩阵相乘（多维矩阵乘法）
Dontla的博客
12-07 4691
@tf_export("matmul") def matmul(a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False, a_is_sparse=False, ...
多维数组综合应用 第1关：矩阵乘法
HaKuShioyo的博客
03-23 1506
任务描述 本关任务：编写一个程序，输入两个矩阵输出矩阵乘的结果。 矩阵乘法 矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数（ column ）和第二个矩阵的行数（ row ）相同时才有意义。矩阵乘法的定义如下： 设A为 m×p 的矩阵，B为 p×n 的矩阵，那么称 m×n 的矩阵C为矩阵A与B的乘积，记作AB ，其中矩阵C中的第 i 行第 j 列元素可以表示为： 矩阵乘法示例 编程要求 根据提示，在右侧编辑器补充代码，依次输入两个整数矩阵，输出矩阵乘法的结果，在输入矩阵时，
不同维度矩阵相乘
智国的博客
08-07 1万+
在深度学习中经常会遇到不同维度的矩阵相乘的情况，本文会通过一些例子来展示不同维度矩阵乘法的过程。 总体原则：在高维矩阵中取与低维矩阵相同维度的分片来与低维矩阵相乘，结果再按分片时的顺序还原为高维矩阵。相乘结果的维度与原来的高维矩阵一致。 二维乘一维 三维乘一维 三维乘二维 ...
多维矩阵乘法与逐点相乘
qq_46354201的博客
12-08 560
在 NumPy 或类似的数组操作库中，多维矩阵乘法是按照最后两个维度进行的。这被称为 "最后两维矩阵乘法规则" 或 "尾部维度矩阵乘法规则"。需要注意的是，这个规则只适用于矩阵乘法，而不是元素级别的乘法。如果你需要执行元素级别的乘法，可以使用。，它们满足矩阵乘法的要求，因此得到的结果是一个形状为。在这种情况下，可以使用。例如，考虑两个三维数组。
多维矩阵的乘法的计算原理
sinat_40147910的博客
09-11 1293
tensorflow https://blog.youkuaiyun.com/zongza/article/details/89682862?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.edu_weight impo
tensorflow 实现 前一个tensor 的最后一维 矩阵相乘 后一个tensor 的第一维
Hope^_^
11-21 3209
import tensorflow as tfdef multiply_tensors(tensor1, tensor2): """Multiplies two tensors in a matrix-like multiplication based on the last dimension of the first tensor and first dimension o
不同维度的矩阵相乘的维度结果（高维数组相乘的运算规则）、时间复杂度计算
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10-05 2万+
一张图就明白了 二个矩阵乘法 对于矩阵A(n*m),B(m*n), 这里A(n*m)表示A是n行乘m列的矩阵。 如果A*B，那么复杂度为O(n*m*n),即O(n^2m) 。进一步思考，为什么呢，直接代码解释： for(i=0;i<n;i++){ //A矩阵中的n for(j=0;j<m;j++){ //A矩阵中的m 或者B矩阵中的m ,一样的 for(k=0;k<n;k++){ //B矩阵中的n ...
tensorflow计算矩阵
04-25
TensorFlow 中提供了多种操作符来对矩阵进行计算，例如矩阵乘法、矩阵转置等。TensorFlow 中的矩阵操作都是使用张量进行表示的，张量是一个多维数组。使用 TensorFlow 进行矩阵计算的步骤如下： 1. 定义输入张量。 ...
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