tensorflow的运算

加减乘除

平方、用来求x 的y 次幂（次方）、求平方

开方sqrt

//整除，%取余

exp（e），log对数

tf.multiply(x, y, name=None)两个相乘的数x和y要有相同的数据类型

 矩阵运算

矩阵形式转换

tensorflow加法：

import tensorflow as tf

a = tf.constant(7)
b = tf.constant(10)
c = tf.add(a,b)

print(c)

tensorflow矩阵乘法：

import tensorflow as tf
import timeit

with tf.device('/cpu:0'):
    cpu_a = tf.random.normal([10000,1000])
    cpu_b = tf.random.normal([1000,2000])
    print(cpu_a.device,cpu_b.device)

with tf.device('gpu:0'):
    gpu_a = tf.random.normal([10000,1000])
    gpu_b = tf.random.normal([1000,2000])
    print(gpu_a.device,gpu_b.device)

def cpu_run():
    with tf.device('cpu:0'):
        c = tf.matmul(cpu_a,cpu_b)
    return c

def gpu_run():
    with tf.matmul(gpu_a,gpu_b):
        c = tf.matmul(gpu_a,gpu_b)
    return c

#warm up
cpu_time = timeit.timeit(cpu_run,number = 10)
gpu_time = timeit(gpu_run,number = 10)
print('warmup:',cpu_time,gpu_time)

#run
cpu_time = timeit.timeit(cpu_run,number = 10)
gpu_time = timeit(gpu_run,number = 10)
print('run:',cpu_time,gpu_time)

tensorflow求导

import tensorflow as tf

x = tf.constant(1.)
a = tf.constant(2.)
b = tf.constant(3.)
c = tf.constant(4.)

with tf.GradientTape() as tape:
    tape.watch([a,b,c])  #对a,b,c分别求导
    y = a**2 * x +b*x +c #这是多项式


[dy_da,dy_db,dy_dc] = tape.gradient(y,[a,b,c]) #分别对dy/da,dy/db,dy/dc

print(dy_da,dy_db,dy_dc)

最后

以上就是粗心鸡翅为你收集整理的tensorflow的运算的全部内容，希望文章能够帮你解决tensorflow的运算所遇到的程序开发问题。

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