2020年6月19日 · tf.matmul是Tensorflow中矩阵乘法的函数，用于计算两个矩阵的乘积。具体用法如下： tf.matmul(a, b, transpose_a=False, transpose_b=False) 其中，a和b分别是两个矩阵，transpose_a和transpose_b则是两个布尔型...

Multiplies matrix a by matrix b, producing a * b. The inputs must, following any transpositions, be tensors of rank >= 2 where the inner 2 dimensions specify valid matrix multiplication dimensions, and any further outer dimensions specify matching …

多维的 tf.matmul(a, b) 的维度有如下两个要求： 1、a的axis=2的值（~只可意会~）和b的axis=1的值需要相等。 2、a和b的axis=0的值需要“相等”或者“有一个是1”。 再看更高维度，比如四维的情况。

使用tf.matmul函数将TensorFlow中将两个矩阵相乘，生成两个矩阵的乘积，在该函数中的输入必须在任何转换之后是rank> = 2的张量，其中内部2维度指定有效的矩阵乘法参数，并且任何其他外部维度匹配。

Multiplies matrix a by matrix b, producing a * b. The inputs must, following any transpositions, be tensors of rank >= 2 where the inner 2 dimensions specify valid matrix multiplication arguments, and any further outer dimensions match. Both matrices must be of the same type.

2018年5月3日 · 2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。 格式: 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) 参数: a: 一个类型为 float16, float32, float64, int32, complex64, complex128 且张量秩 > 1 的张量。

tf.linalg.matmul( a, b, transpose_a= False, transpose_b= False, adjoint_a= False, adjoint_b= False, a_is_sparse= False, b_is_sparse= False, output_type= None, name= None) 经过任何转置后，输入必须是秩 >= 2 的张量，其中内部 2 个维度指定有效的矩阵乘法维度，任何其他外部维度指定匹配的批次大小。

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. 将矩阵a 乘于 矩阵b。

2024年4月28日 · 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。

在tf和keras中上面这4个函数经常用到，需要注意相互之间的区别。 multiply：矩阵的逐元素点乘，需要输入矩阵x和y的shape相同或者可broadcast。 matmul：标准的矩阵乘法，要求第一个矩阵 x.shape[-1]等于第二个矩阵…