使用TensorFlow进行矩阵的运算

 以下是完整代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Mon Mar 25 15:22:50 2019

@author: hadron
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#矩阵的运算20190713


import tensorflow as tf

# 例1：计算两个矩阵的和
# 定义了两个常量op，m1和m2，均为1*2的矩阵 、
m1=tf.constant([[3,5],[5,6]])
m2=tf.constant([[2,4],[2,6]])
result=tf.add(m1,m2)
# 注意这里不需要执行ss.close(),with tf.Session() as ss这句后面会自动关闭
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(result))


# 例2 ：矩阵相乘(Matrix Multiplication)
# 创建一个 Constant op ，产生 1x2 矩阵.
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
# 创建另一个 Constant op 产生  2x1 矩阵.
matrix2 = tf.constant([[2.], [2.]])
# 创建一个 Matmul op 以 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入.
# 返回的值, 'product', 表达了矩阵相乘的结果
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(product)
    print('矩阵相乘的结果：', result)
    # ==> [[ 12.]]


#通过shape定义矩阵的形状/2行3列
m3 = tf.constant([1,2],shape=[2,3]);

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(m3))

最后

以上就是过时月光为你收集整理的使用TensorFlow进行矩阵的运算的全部内容，希望文章能够帮你解决使用TensorFlow进行矩阵的运算所遇到的程序开发问题。

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