Tensorflow二维、三维、四维矩阵运算（矩阵相乘，点乘，行/列累加）

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1. 矩阵相乘

根据矩阵相乘的匹配原则，左乘矩阵的列数要等于右乘矩阵的行数。

在多维（三维、四维）矩阵的相乘中，需要最后两维满足匹配原则。

可以将多维矩阵理解成：（矩阵排列，矩阵），即后两维为矩阵，前面的维度为矩阵的排列。

比如对于（2，2，4）来说，视为2个（2，4）矩阵。

对于（2，2，2，4）来说，视为2*2个（2，4）矩阵。

import tensorflow as tf
 
a_2d = tf.constant([1]*6, shape=[2, 3])
b_2d = tf.constant([2]*12, shape=[3, 4])
c_2d = tf.matmul(a_2d, b_2d)
a_3d = tf.constant([1]*12, shape=[2, 2, 3])
b_3d = tf.constant([2]*24, shape=[2, 3, 4])
c_3d = tf.matmul(a_3d, b_3d)
a_4d = tf.constant([1]*24, shape=[2, 2, 2, 3])
b_4d = tf.constant([2]*48, shape=[2, 2, 3, 4])
c_4d = tf.matmul(a_4d, b_4d)
 
with tf.Session() as sess:
 tf.global_variables_initializer().run()
 print("# {}*{}={} \n{}".
  format(a_2d.eval().shape, b_2d.eval().shape, c_2d.eval().shape, c_2d.eval()))
 print("# {}*{}={} \n{}".
  format(a_3d.eval().shape, b_3d.eval().shape, c_3d.eval().shape, c_3d.eval()))
 print("# {}*{}={} \n{}".
  format(a_4d.eval().shape, b_4d.eval().shape, c_4d.eval().shape, c_4d.eval()))

分享名称：Tensorflow矩阵运算实例(矩阵相乘,点乘,行/列累加)-创新互联
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