TensorFlow之矩阵基本运算

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这里所说的基本运算，是指常见的加、减、乘、除运算，需要区分矩阵乘法和矩阵点乘。为了方便运算，首先定义三个矩阵，为什么三个矩阵呢，因为矩阵乘法要求前一个矩阵的行数等于后一个矩阵的列数。

a = tf.constant([[2, 2, 2], [3, 3, 3]], dtype=tf.float32)
b = tf.constant([[1, 1, 1], [2, 2, 2]], dtype=tf.float32)
c = tf.constant([[1, 1], [2, 2], [3, 3]], dtype=tf.float32)
# a =
# [[2. 2. 2.]
# [3. 3. 3.]]
# b =
# [[1. 1. 1.]
# [2. 2. 2.]]
# c =
# [[1. 1.]
# [2. 2.]
# [3. 3.]]

1. tf.add(x, y, name=None)
   矩阵x和矩阵y对应位置的元素相加

tf.add(a, b)

[[3. 3. 3.]
 [5. 5. 5.]]

2. tf.subtract(x, y, name=None)
   矩阵x和矩阵y对应位置的元素相减

tf.subtract(a, b)

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

3. tf.multiply(x, y, name=None)
   矩阵x和矩阵y对应位置的元素相乘

tf.multiply(a, b)

[[2. 2. 2.]
 [6. 6. 6.]]

4. tf.divide(x, y, name=None)
   矩阵x和矩阵y对应位置的元素相除

tf.divide(a, b)

[[2.  2.  2. ]
 [1.5 1.5 1.5]]

4. 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)

矩阵a乘以矩阵b，返回的矩阵行数等矩阵a的行数，列数等于矩阵b的列数

tf.matmul(a, c)

[[12. 12.]
 [18. 18.]]

实际上写代码时，为了方便，我们也可以直接使用运算符号：

• 加法：a+b
• 减法：a-b
• 乘法：a*b
• 除法：a/b
  注意：若a是一个tensor，b是一个scalar，则对a里面的每个元素，都执行相同操作(+，-，*，/)scalar