TensorFlow四则运算之乘法：tf.multiply()

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值得注意的是，TensorFlow中的乘法和R语言中的乘法是不一样的，例如，在R中，矩阵nXp 乘一个n维向量，会在每一列上乘上这个向量，但是在Python中，是矩阵nXp 乘一个p维向量，是在矩阵的每行上乘这个p维向量。

1.作用：逐元素相乘
tf.math.multiply(
    x, y, name=None
)
输入：

x:一个tensor，类型得是bfloat16, half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128.
y:跟x同类型。

输出：

逐个元素相乘后的结果。

import tensorflow as tf
a = tf.constant([[3, 2], [5, 1]])
b = tf.constant([[1, 6], [2, 9]])
c = tf.multiply(a, b)
sess = tf.Session()
print sess.run(c)
输出：
[[ 3 12]     【3*1，2*6】
 [10  9]]    【5*2，1*9】

变量广播(有一个维度上，相等，便可在另外一个维度上进行广播)：

import tensorflow as tf
a = tf.constant([[3, 2]]) #广播 为[[3, 2], [3, 2]]
b = tf.constant([[1, 6], [2, 9]])
c = tf.multiply(a, b)
sess = tf.Session()
print sess.run(c)
输出：
[[ 3 12]
 [ 6 18]]

import tensorflow as tf
a = tf.constant([[3]]) #广播 为[[3, 3], [3, 3]]
b = tf.constant([[1, 6], [2, 9]])
c = tf.multiply(a, b)
sess = tf.Session()
print sess.run(c)
输出：
[[ 3 18]
 [ 6 27]]

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