【深度学习之Tensorflow2.0】函数matmul和函数multiply的用法

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我是靠谱客的博主糟糕柚子，最近开发中收集的这篇文章主要介绍【深度学习之Tensorflow2.0】函数matmul和函数multiply的用法，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

描述：是矩阵的乘法，矩阵的行和列对应相乘求和。
格式：X(mn) Y(nk) = Z(m*k)
代码：

x=[[[1,2],
   [3,4]],
  [[1,2],
   [3,4]]]  # Tensor：又叫张量，就是一个任意维的矩阵
m=tf.matmul(x,x) # 乘法
print(m)

描述：两个矩阵对应元素相乘，可以是矩阵乘矩阵、可以是矩阵乘向量、也可以是矩阵乘具体某个数。
格式：X(mn) Y(mn) = Z(m*n)
代码：

x1=np.ones(shape=[2,2,2],dtype=np.float32)  # 初始化数组
print('NumPy数组',x1)
x2=tf.multiply(x1,x1)  # 两个矩阵对应位置相乘，要求量矩阵形状必须相同
print('Tensor张量',x2)

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