1、向量做外积运算,使得两个向量输出为矩阵形式。作为np.outer(A,B)
A向量作为列向量。B将默认为行向量。输出结果如图所示
2、用tensorflow和numpy对矩阵处理,里面基本上包含的函数是相同的,这里显著的差别就是:张量运算还是有实际输入值运算
tf.matmul用于张量运算,没有实际的输入值
np.matmul用于给出实际的矩阵值进行操作
3、tf.matmul()矩阵乘法和 tf.multiply()点乘
1、向量做外积运算,使得两个向量输出为矩阵形式。作为np.outer(A,B)
A向量作为列向量。B将默认为行向量。输出结果如图所示
2、用tensorflow和numpy对矩阵处理,里面基本上包含的函数是相同的,这里显著的差别就是:张量运算还是有实际输入值运算
tf.matmul用于张量运算,没有实际的输入值
np.matmul用于给出实际的矩阵值进行操作
3、tf.matmul()矩阵乘法和 tf.multiply()点乘