tf.matmul(a,b)是一种矩阵相乘,这个涉及到了线性代数里的知识
举个例子
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], shape=[2, 3])
b = tf.constant([7, 8, 9, 10, 11, 12], shape=[3, 2])
d=tf.matmul(a,b)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(d))
这个怎么计算呢?
我们现在运行一下程序看看,是否与我们说的一样
一样的!
但是我们需要注意
tf.matmul(a,b)与tf.multiply(a,b)的区别,后者是单纯的对应位置数字相乘
报错的原因是a与b的维度不一样,必须维度一样才行