tf和np操作 向量的运算 外积

1、向量做外积运算,使得两个向量输出为矩阵形式。作为np.outer(A,B)

A向量作为列向量。B将默认为行向量。输出结果如图所示

2、用tensorflow和numpy对矩阵处理,里面基本上包含的函数是相同的,这里显著的差别就是:张量运算还是有实际输入值运算

    tf.matmul用于张量运算,实际输出值需要通过

    with Session() as sess:

          v=sess.run(需要输出值变量)

   np.matmul用于给出实际的矩阵值进行操作

3、tf中没有外积操作。实现两个向量相乘,用tf.transpose没办法实现转置,需要利用tf.reshape设定大小,实现转置操作

4、tf.matmul()矩阵乘法和 tf.multiply()点乘

posted @ 2018-10-17 21:53  zjkl_欧了  阅读(2252)  评论(0编辑  收藏  举报