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TensorFlow中矩阵和向量的高效逐元素乘法

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TensorFlow中矩阵和向量的高效逐元素乘法

最简单的代码取决于*的广播行为,该行为基于numpy的广播行为:

tf.multiply()

x = tf.constant(5.0, shape=[5, 6])w = tf.constant([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])xw = tf.multiply(x, w)max_in_rows = tf.reduce_max(xw, 1)sess = tf.Session()print sess.run(xw)# ==> [[0.0, 5.0, 10.0, 15.0, 20.0, 25.0],#      [0.0, 5.0, 10.0, 15.0, 20.0, 25.0],#      [0.0, 5.0, 10.0, 15.0, 20.0, 25.0],#      [0.0, 5.0, 10.0, 15.0, 20.0, 25.0],#      [0.0, 5.0, 10.0, 15.0, 20.0, 25.0]]print sess.run(max_in_rows)# ==> [25.0, 25.0, 25.0, 25.0, 25.0]

*在旧版本的TensorFlow中,

tf.multiply()
称为
tf.mul()
。您也可以使用
*
运算符(例如
xw = x * w
)执行相同的操作。



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