tensorflow 2.x 数学运算

▪ （+） 加 （-） 减（*）乘（ /）除
▪ （**）次方, （pow）次方, （square ）平方
▪（ sqrt）平方根
▪ （//）整除, （%）取余
▪ exp,（ log ）取对数
▪ @, matmul 矩阵相乘
▪ linear layer

• 元素运算 + - * /
• 矩阵运算 @, matmul
• 维度运算 reduce_mean 、max、min、sum

import tensorflow as tf
b = tf.fill([2,2],2.)
a = tf.ones([2,2])

print("a : ", a)
print("b :", b)

print("a + b: ", a + b)
print("a - b: ", a - b)
print("a / b: ", a / b)
print("a * b: ", a * b)

print("b // a: ", b // a)
print("b % a: ",b % a)

import tensorflow as tf
b = tf.fill([2,2],2.)
a = tf.ones([2,2])

print("a : ", a)
print("b :", b)

# print("a + b: ", a + b)
# print("a - b: ", a - b)
# print("a / b: ", a / b)
# print("a * b: ", a * b)
#
# print("b // a: ", b // a)
# print("b % a: ",b % a)

print("log(a):",tf.math.log(a))
#这里的log是以log10为底的
print("exp(a)",tf.exp(a))

补充：怎样才能有log2

print(“log(a):”,tf.math.log(b)/tf.math.log(2.))

# pow, sqrt
print("pow(b,3) b的3次方:",tf.pow(b, 3))
print("b**3  b的3次方:",b**3)
print("tf.sqrt(b): ",tf.sqrt(b))

a1 = tf.ones([4,2,3])
a2 = tf.fill([4,3,5],2.)
print("a1.shape:",a1.shape)

print("a2.shape:",a2.shape)
print("(a1 @ a2).shape:",(a1 @ a2).shape)
print("(tf.matmul(a1,a2)).shape : ",(tf.matmul(a1,a2)).shape)

补充：如何计算矩阵

y[0][0] = x[0][0]*w[0][0] + x[0][1]*w[1][0] + b[0]
y[1][0] = x[0][0]*w[0][1] + x[0][1]*w[1][1] + b[1]
......
y[0][1] = x[0][1]*w[0][0] + x[1][1]*w[1][0] + b[0]
......