tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别
1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘 格式: tf.multiply(x, y, name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64 ...
原文：tf.matmul函数和tf.multiply函数
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 float , float , float , int , complex , complex 且张量秩 gt ...
2018-10-06 23:13 0 2401 推荐指数：
相关推荐
tf.multiply（）和tf.matmul（）区别
解析： （1）tf.multiply是点乘，即Returns x * y element-wise. （2）tf.matmul是矩阵乘法，即Multiplies matrix a by matrix b, producing a * b. ...
tf.matmul()和tf.multipy()的区别
: [2,3], [3,2]. 显然，tf.multiply()表示点积，因此维度要一样。而tf.mat ...
deep_learning_Function_tf.add()、tf.subtract()、tf.multiply()、tf.div()
tf.add()、tf.subtract()、tf.multiply()、tf.div()函数介绍和示例1. tf.add()释义：加法操作示例： x = tf.constant(2, dtype=tf.float32, name=None) y = tf ...
tf.matmul()报错expected scalar type Float but found Double
tf.matmul(a,b)将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b，这里的a,b要有相同的数据类型，否则会因为数据类型不匹配而出错。 如果出错，请看是前后分别是什么类型的，然后把数据类型进行转换。 ...
tf.placeholder()函数
tf.placeholder()函数作为一种占位符用于定义过程，可以理解为形参，在执行的时候再赋具体的值。 参数： dtype：数据类型。常用的是tf.float32，tf.float64等数值类型 shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以多维，比如：[None ...
tf.range()函数
range()函数用于创建数字序列变量，有以下两种形式： 该数字序列开始于 start 并且将以 delta 为增量扩展到不包括 limit 时的最大值结束，类似python的range函数。 ...