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关于tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别说明
脚本专栏 2024/11/19 佚名
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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

flyfish

# a
# [[1, 2, 3],
# [4, 5, 6]] a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], shape=[2, 3])

# b1
# [[ 7, 8],
# [ 9, 10],
# [11, 12]] b1 = tf.constant([7, 8, 9, 10, 11, 12], shape=[3, 2])

#b2
#[[ 7 8 9]
# [10 11 12]] b2 = tf.constant([7, 8, 9, 10, 11, 12], shape=[2, 3])

# c矩阵相乘 第一个矩阵的列数（column）等于第二个矩阵的行数（row）
# [[ 58, 64],
# [139, 154]] c = tf.matmul(a, b1)

# d`数元素各自相乘
#[[ 7 16 27]
# [40 55 72]] d = tf.multiply(a, b2) #维度必须相等 with tf.Session():
 print(d.eval())

关于其他计算

b3 = tf.constant([7, 8, 9,], shape=[1, 3])
tf.multiply(a, b3)
结果是
[[ 7 16 27]
 [28 40 54]]

b4 = tf.constant([7, 8], shape=[2, 1])
tf.multiply(a, b4)
结果是
[[ 7 14 21]
 [32 40 48]]

b5 = tf.constant([7], shape=[1, 1])
tf.multiply(a, b5)

结果是

[[ 7 14 21]
 [28 35 42]]

补充知识：tensor matmul的对3维张量的处理

torch.matmul(a,b)处理的一般是a和b的最后两个维度，假设a的维度为B*F*M,b也为B*F*M, 在对a,b做相乘操作的时候，需要完成对B的维度顺序的变换，通过permute(0, 2, 1)变换为B*M*F。

通过变换后进行torch.matmul(a,b)得到结果为B*F*F，在除了最后两个维度的的之前维度上都被认为是Batch。

示例1：

> import torch
> a=torch.rand((1000,5,10))
> b=torch.rand((1000,10,12))
> c=torch.matmul(a,b)
> c.shape
torch.Size([1000, 5, 12])

在处理不同维度时，会通过广播来合并除最后两个维度外的其他维度，如对于A*B*F*M与B*M*F的matmul，结果为A*B*F*F

示例2：

> a=torch.rand((50,1000,5,10))
> b=torch.rand((1000,10,12))
> c=torch.matmul(a,b)
> c.shape
torch.Size([50, 1000, 5, 12])

以上这篇关于tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
TensorFlow,tf.multiply,tf.matmul
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一句话新闻
一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/11/19

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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