tf中矩阵乘法

最新推荐文章于 2024-07-25 22:30:43 发布
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分类专栏： 人工智能 Python 文章标签： 矩阵 python 深度学习
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import tensorflow as tf

a = tf.ones([3, 2])
b = tf.fill([2, 3], 2.)
print(tf.matmul(a, b))

在这里插入图片描述

tensor core实现矩阵乘法的详细解读
forrestguang的博客
08-28 635
之前关于tensor core的介绍可以参考链接基础的tensor core实现C=AB的代码可以参考下面这段内容：上面代码的几个注意事项：首先是加载mma.h头文件，这个是包含wmma模板类的头文件。其次是设置的WMMA_M=16,WMMA_N=16,WMMA_K=8，这三个参数的表示的意思是，对于一个线程块内的一个warp来说，这个线程簇warp一次能处理的是[16,8]@[8,16]这样小矩阵乘法。
cublas,tensorcore矩阵乘法基本介绍
forrestguang的博客
11-14 744
CαopAopBβCCαopAopB))βC，这里的运算符op决定是否转置。这里首先说明，cublasSgemm专门处理float类型的二维矩阵乘法，针对其他类型的矩阵，cublas有类似的函数接口cublasDgemm：处理double类型矩阵cublasCgemm：处理cuComplex类型矩阵cublasZgemm：处理cuDoubleComplex类型矩阵cublasHgemm：处理__half类型的矩阵。
TensorFlow常用乘法函数总结：tf.multiply()、*、tf.matmul()、@、tf.scalar_mul()、tf.tensordot()、tf.einsum()
qq_43629945的博客
04-28 3518
tf.multiply() 或 * 为元素对位相乘，即哈达玛积，要求两个矩阵shape一致，或其中一个维度为1。tf.matmul() 或 @ 为矩阵乘法，参与运算的是最后两维形成的矩阵，不支持矩阵-向量乘法或两个向量的点积。tf.scalar_mul() 为标量和张量相乘，即参数之一为标量。外积 tf.tensordot(a, b, axes=0)，点积 tf.tensordot(a, b, axes=1)，a和b都是一维向量。tf.einsum() 是通用函数模板，numpy和Pytorch有类似的用法
tf计算矩阵维度_XLA 探究：矩阵乘法
weixin_34828613的博客
12-05 364
1. 矩阵乘法矩阵乘法是被广泛使用的算子，最简单的实现方法为:for i in range(M): for j in range(N): C(i, j) = 0 for k in range(K): C(i, j) += A(i, k) * B(k, j)2. 在 Tensorflow 中定义矩阵乘法Tensorflow中...
tf.matmul - 矩阵乘法
程永强
08-21 2412
tf.matmul - 矩阵乘法 https://github.com/tensorflow/docs/tree/r1.4/site/en/api_docs/api_docs/python/tf site/en/api_docs/api_docs/python/tf/matmul.md matmul( a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False,
tf矩阵乘法理解
球球之家
08-02 2471
拿简单手写数字图像识别例子来说 一个图像对应一维数组[255,255,…]共784个元素 输出结果为0-9数字的十种概率 怎么定义权重w和偏移量b是关键规律： 每个个体n个属性 分类有c个结果 w=n行c列 b=c列y=wx+bimport tensorflow as tf import numpy as np with tf.Session() as sess: #一维向量
矩阵乘法：tf.multiply与tf.matmul
qq_43118572的博客
05-26 307
tf.multiply : 按元素相乘 # [64*6*30, 2] * [64*6*30,1] this_platf_target_outputs = tf.multiply(neighbor_part_inputs, mask[target_node, platf, ...]) Returns x * y element-wise tf.matmul: 矩阵相乘 this_platf_target_outputs = tf.matmul(this_platf_target_outputs.
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 1178
@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 ...
Tensorflow中高维矩阵的乘法运算tf.matmul(tf.linalg.matmul)详悉
yaokun2012的博客
07-25 835
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。
Keras中 用Lambda层封装的矩阵乘法
sxh371302的博客
01-05 2157
Keras中 用Lambda层封装的矩阵乘法 keras中对于层的封装绝对是一个大坑，今天分享一些自己在写代码中遇到的bug。如果是对层进行矩阵乘法，假设输入层分别为A:（batch_size, 300, 64),B:(batch_size,300,64)，我们需要对A进行转置再与B进行矩阵乘法，但是Keras中无法直接对tensor进行矩阵乘法，会报错，必须要对其进行封装。 # A:(batch_size, 300, 64),B:(batch_size,300,64) A = Permute((2, 1)
tf.matmul（）矩阵乘法和 tf.multiply（）点乘
zz2230633069的博客
08-01 8853
tf.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 a * b. 参数说明：a和b两个矩...
tf中的矩阵运算
huowa9077的博客
05-03 3159
import tensorflow as tf from numpy import newaxis from tensorflow.python.ops import math_ops ## tf中的矩阵运算 # 点乘 a = tf.constant([[1,2],[3,4]]) b = tf.constant([[1,1],[2,2]]) sess = tf.Session() print(s...
tf 矩阵行和列交换_tf矩阵乘法理解
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01-13 224
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Tensorflow矩阵运算（矩阵相乘，点乘，行/列累加）
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TensorFlow四则运算之乘法：tf.multiply()
u011375991的博客
10-14 912
TensorFlow四则运算之乘法：tf.multiply()
深度学习 - 36.TF x Keras TF 常用矩阵计算方法大全
BITDDD小栈
03-01 1028
tf 常用矩阵计算方法，包括 multiply、matmul、tensordot、dot、batch_dot 与 einsum
TF乘法之multiply、matmul、*
github_39605284的博客
05-08 1444
import tensorflow as tf w = tf.Variable([[0.4], [1.2]], dtype=tf.float32) # w.shape: [2, 1] x = tf.Variable([range(1,6), range(5,10)], dtype=tf.float32) # x.shape: [2, 5] y = w * x # 等同于 y = tf.multiply(w, x) y.shape: [2, 5] sess = tf.Session() ini
TensorTlow2张量运算基础
刘之帅
03-08 1367
TensorFlow 数值类型 标量(Scalar) 定义： 单个实数，如1，2，3，维度(Dimension)为0，shape为[] 创建一个标量： a=1.2 #python标准类型 aa=tf.constant(1.2) #tf标量 向量(Vector) 定义： n个实数得有序集合，如[1,2,3]，维度为1，shape为[n] 创建一个向量： aa=tf.constant([1,2,3]...
np和tf在矩阵相乘和点乘上的区别
风轻云淡
05-17 4043
刚接触tensorflow，还不算太会，今天刚敲了一个矩阵相乘的问题，发现tf的使用和np的使用有点区别，在不规则写法（存在一维向量中，按行向量处理）中矩阵相乘问题，np可以执行，但是tf不行。1、多行多列矩阵相乘和点乘问题①tf和np的用法完全一致。②相乘，必须是行列对应，第一个矩阵的列和第二个矩阵的行必须相等③点乘，两个矩阵必须完全一致#coding:utf-8 import numpy as...
poh3213矩阵乘法
最新发布
12-28
### poh3213 矩阵乘法实现方法解释 #### 定义矩阵乘法规则 矩阵乘法是指两个矩阵之间的运算，其中第一个...这段代码展示了如何利用 TensorFlow 库中的 matmul() 方法来进行高效的矩阵乘法运算，并打印最终的结果[^2].
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