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关于tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别说明
站长资源 2024/11/24 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。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

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