matmul

理解keras中的batch_dot，dot方法和TensorFlow的matmul

理解keras中的K.batch_dot和TensorFlow的tf.matmul概述在使用keras中的keras.backend.batch_dot和tf.matmul实现功能其实是一样的智能矩阵乘法
huml126·2019-03-22 14:04

Tensorflow基础：tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别

tf.multiply()两个矩阵中对应元素各自相乘格式:tf.multiply(x,y,name=None)参数:x:一个类型为:half,float32,float64,uint8,int8,uint16,int16,int32,int64,complex64,complex128的张量。y:一个类型跟张量x相同的张量。返回值：x*yelement-wise.注意：（1）multiply这个函
IsLiuY·2019-03-20 17:41

TensorFlow实现二分类神经网络的训练

a=tf.matmul(x,w1)#tf.matmul实现了矩阵乘法的功能y=tf.mat
WINMI_1627·2019-03-03 15:15

深度学习|tensorflow张量运算

矩阵相乘和相加相乘矩阵的相乘我们使用tf.matmul方法。X=tf.Variable([[1.,1.,1.]])W=tf.Variable([[-0.5,-
罗罗攀·2019-02-27 09:30

TensorFlow调用CPU/GPU对比速度

tf.random_uniform([50,50],0,10,dtype=tf.float32,seed=0)a=tf.Variable(rand_t)b=tf.Variable(rand_t)c=tf.matmul
XerCis·2019-02-21 22:22

Tensorflow——tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别

1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘格式:tf.multiply(x,y,name=None)参数:x:一个类型为:half,float32,float64,uint8,int8,uint16,int16,int32,int64,complex64,complex128的张量。y:一个类型跟张量x相同的张量。返回值：x*yelement-wise.注意:（1）multiply这
SpareNoEfforts·2019-02-18 22:46

torch.Tensor的4种乘法

torch.Tensor的4种乘法torch.Tensor有4种常见的乘法：*,torch.mul,torch.mm,torch.matmul.本文抛砖引玉，简单叙述一下这4种乘法的区别，具体使用还是要参照官方文档
da_kao_la·2019-02-17 00:42

Tensorflow搭建神经网络的主要函数

网络的输入神经网络的输入可以利用占位符声明1.占位符tf.placeholder(dtype,shape=None,name=None)二.第2步：搭建网络如果搭建的是全连接神经网络，则主要使用矩阵乘法和加法的函数1.矩阵乘法函数tf.matmul
V_lq6h·2019-01-31 13:38

测试 minpy gpu加速 numpy 矩阵相乘 matmul matrix multiplication

这篇文章的测试不准确,可能是minpy和numpy同时用出的问题,现在最新的测试在下面这篇文章中https://blog.csdn.net/DarrenXf/article/details/86305215因为觉得这是整个测试过程,就没有删除这篇文章.测试minpy调用gpu加速numpy的矩阵相乘.main.py#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-######
DarrenXf·2019-01-08 21:11

tensorflow之矩阵相乘与matmul

矩阵如何做乘法，一直没搞清楚，今天写个实例：如下：a=tf.constant([[1,2],[3,4]])b=tf.constant([[0,0],[1,0]])c=a*bwithtf.Session()assess:print(sess.run(a))print(sess.run(b))print(sess.run(c))输出如下：从上面的结果输出可以看出：*=符合上述输出在百度上查了下，这种概
g0415shenw·2018-12-31 11:06

解决 RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars

在计算余弦相似度函数时候，出现这个错误#计算余弦相似度函数defcos_like(self,array1,array2):num=float(np.matmul(array1,array2))s=np.linalg.norm
蕾姆233·2018-12-26 11:21

TensorFlow（TensorFlow学习）常见的函数介绍

1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a*b3.tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainablevariables）
无敌阿强·2018-12-20 11:21

pytorch

torch.numpy()获得numpynp.sin()==torch.sin()对于array对象，*和np.multiply函数代表的是数量积，如果希望使用矩阵的乘法规则，则应该调用np.dot和np.matmul
雨宝_f737·2018-12-12 15:24

《Tensorflow实战》学习笔记（一）

loss，选定优化器，并指定优化器优化loss（3）迭代对数据进行训练（4）在测试集合对准确率进行评测有用的类tf.placeholder()tf.Variable() tf.nn.softmax(tf.matmul
邓乐来Jacob·2018-12-02 00:00

Python内存监控模块memory_profiler测试

pipinstall-Umemory_profilerimporttensorflowastffrommemory_profilerimportprofilea=tf.constant([[1,2,3]])b=tf.Variable([[4],[5],[6]])d=tf.matmul
LoveWeeknd·2018-11-24 10:43

对CNN网络的计算流程的简单梳理

首先看这俩函数的参数，前者是logits,后者也有个logits,区别是后者多了个labels参数，其中logits参数是输出层的计算结果，logits=tf.matmul
沙河边の搬砖工·2018-11-14 10:24

Python numpy 矩阵乘法multiply()、dot()、 matmul()、' * '、'@'辨析

分类:元素相乘:multply()矩阵相乘:dot()、matmul()、’@’’*':是特别的。在数组操作中，作为元素相乘；在矩阵操作中作为矩阵相乘。
安ann·2018-11-06 11:07

Numpy 中的矩阵向量乘法

结论：元素乘法：np.multiply(a,b)矩阵乘法：np.dot(a,b)或np.matmul(a,b)或a.dot(b)唯独注意：*，在np.array中重载为元素乘法，在np.matrix中重载为矩阵乘法
颹蕭蕭·2018-10-27 11:44

辨析matmul product（一般矩阵乘积），hadamard product（哈达玛积）、kronecker product（克罗内克积）

矩阵乘法1.matmulproduct（一般矩阵乘积）mxp矩阵A与pxn矩阵B，那么称mxn矩阵C为矩阵A与矩阵B的一般乘积，记作C=AB，其中矩阵C元素$[cij]为矩阵A、B对应两两元素之和，表示为：例子：2.Hadamardproduct（哈达玛积）mxn矩阵A=[aij]与矩阵$B=[bij]的Hadamard积，记为A*B。新矩阵元素定义为矩阵A、B对应元素的乘积(A*B)ij=aij
_Joe·2018-10-26 15:43

tf.multiply dot tf.matmul用法

importtensorflowastfa=tf.constant([[1,2,3],[1,2,3]])b=tf.constant([[2,3,4]])b_1=tf.constant([[2,3],[1,2],[3,4]])print("a",a)print("b",b)print("b_1",b_1)c=a*b#(2,3)*(1,3)->(2,3)两个矩阵中对应元素各自相乘print("c",c
Eric_LH·2018-10-22 13:01

矩阵的点乘和乘法 tensorfow tf.multiply tf.matmul

这个结果是怎么算出来的？教科书告诉你，计算规则是，第一个矩阵第一行的每个数字（2和1），各自乘以第二个矩阵第一列对应位置的数字（1和1），然后将乘积相加（2x1+1x1），得到结果矩阵左上角的那个值3。也就是说，结果矩阵第m行与第n列交叉位置的那个值，等于第一个矩阵第m行与第二个矩阵第n列，对应位置的每个值的乘积之和。怎么会有这么奇怪的规则？我一直没理解这个规则的含义，导致《线性代数》这门课就没学
Eric_LH·2018-10-22 13:02

numpy使用之np.matmul

参考自numpy帮助文档numpy.matmul原型:numpy.matmul(a,b,out=None)两个numpy数组的矩阵相乘(1).如果两个参数a,ba,ba,b都是222维的，做普通的矩阵相乘
alwaysyxl·2018-10-14 20:28

InvalidArgumentError: Matrix size-incompatible: In[0]: [32,4], In[1]: [32,4] [[{{node MatMul}} = M

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:Matrixsize-incompatible:In[0]:[32,4],In[1]:[32,4][[{{nodeMatMul}}=MatMul
moshanghuakai_pang·2018-10-13 10:28

Tensorflow学习笔记

Tensorflow学习笔记tf.reshape:tf.matmul:tf.concat:tf.ConfigProto:ret,img=cv2.VideoCapture(path).read()tf.nn.dropout
Katou27·2018-10-11 10:52

【TensorFlow学习笔记】get_tensor_by_name

基础知识#创建图a=tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,4.0]],name="a")b=tf.constant([[1.0,1.0],[0.0,1.0]],name="b")c=tf.matmul
1273545169·2018-10-09 15:41

tf.matmul

转自：https://blog.csdn.net/u013713117/article/details/54598628矩阵a*b#2-Dtensor`a`a=tf.constant([1,2,3,4,5,6],shape=[2,3])=>[[1.2.3.][4.5.6.]]#2-Dtensor`b`b=tf.constant([7,8,9,10,11,12],shape=[3,2])=>[[7.
Candy_GL·2018-10-08 23:05

ValueError: Dimensions must be equal, but are 200 and 356 for 'rnn/while/rnn/multi_rnn_cell/cell_0/c

Dimensionsmustbeequal,butare200and356for'rnn/while/rnn/multi_rnn_cell/cell_0/cell_0/basic_lstm_cell/MatMul
shelley__huang·2018-09-03 10:30

MNIST的一点学习笔记

tf里的variable代表一个可修改的张量，也就是矩阵，也就是所谓的“图变量”tf.matmul(a,b)表示a和b两个矩阵相乘。
Cosimo359·2018-08-01 21:54

MNIST的一点学习笔记

tf里的variable代表一个可修改的张量，也就是矩阵，也就是所谓的“图变量”tf.matmul(a,b)表示a和b两个矩阵相乘。
Cosimo359·2018-08-01 21:54

tf中 multiply 和 matmul 的区别

multiply:element-wise，x,y维数必须相同，否则报错，Returnsx*yelement-wise.matmul:Multipliesmatrixabymatrixb,producinga
吃不到喜羊羊·2018-07-28 22:07

tensorflow 用矩阵运算替换for循环 用tf.tile而不写for的方法

如下所示：#u[32,30,200]#u_logits[400,32,30]q_j_400=[]forjinrange(400):q_j_400.append(tf.squeeze(tf.matmul(
guotong1988·2018-07-27 09:40

tensorflow 一个矩阵与多个矩阵相乘时的计算方法（二维和三维张量相乘为例）

]，tensor2的shape为[n,p]时，要将tensor1的后两维构成的k个矩阵与tensor2中的矩阵做矩阵乘法得到shape为[k,m,p]的向量解决办法：1，我们知道TensorFlow的matmul
lanlana168·2018-07-20 18:16

【Tensorflow】（三十三）：重载运算符

tf.mul(x,y)z=x/y#z=tf.div(x,y)z=x//y#z=tf.floordiv(x,y)z=x%y#z=tf.mod(x,y)z=x**y#z=tf.pow(x,y)z=x@y#z=tf.matmul
heiheiya·2018-07-18 14:49

莫凡Tensorflow视频学习002-Session的两种用法

importtensorflowastfmatrix1=tf.constant([[3,3]])#createa1*2matrixmatrix2=tf.constant([[2],[2]])#cteatea2*1matrixproduct=tf.matmul
sxl545·2018-06-28 20:18

np.dot()、np.multiply()、tf.matmul()、tf.multiply()

importtensorflowastfimportnumpyasnpx1=([[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]])x2=([[2,1,1],[2,1,1],[2,1,1]])y1=np.dot(x1,x2)y2=np.multiply(x1,x2)print('1、np.dot\n',y1)print('2、np.multiply\n',y2)x3=tf.constant([[1,
hongxue8888·2018-06-20 14:27

【Tensorflow函数】tf.matmul

tf.matmul(a,b,transpose_a=False,transpose_b=False,adjoint_a=False,adjoint_b=False,a_is_sparse=False,b_is_sparse
Marvin-keji·2018-06-17 00:42

tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别

TensorFlow-tf.multiply和tf.matmul区别flyfish#a#[[1,2,3],#[4,5,6]]a=tf.constant([1,2,3,4,5,6],shape=[2,3]
m0_37870649·2018-06-02 10:38

matmul product（一般矩阵乘积），hadamard product（哈达玛积）、kronecker product（克罗内克积）

矩阵乘法原文地址：https://blog.csdn.net/yjk13703623757/article/details/770168671.matmulproduct（一般矩阵乘积）mxp矩阵A与pxn矩阵B，那么称mxn矩阵C为矩阵A与矩阵B的一般乘积，记作C=AB，其中矩阵C元素$[cij]为矩阵A、B对应两两元素之和，表示为：例子：2.Hadamardproduct（哈达玛积）mxn矩阵
dengdengma520·2018-06-01 16:04

TensorFlow: InternalError: Blas SGEMM launch failed

问题描述：InternalError:BlasSGEMMlaunchfailed:a.shape=(100,784),b.shape=(784,10),m=100,n=10,k=784[[Node:MatMul
J.Q.Wang2011·2018-05-30 11:56

python中numpy矩阵运算等整理

一array对象乘法运算importnumpyasnpa=np.array([[1,2],[3,4]])b=np.array([[4,3],[2,1]])print(a*b)print(np.matmul
周雄伟·2018-05-29 10:45

Python：Python运算符重载（简版）

__add__(self,other):+__sub__(self,other):-__mul__(self,other):*__matmul__(self,other):@__truediv__(self
chnyac·2018-05-13 20:04

Python：Python运算符重载（简版）

__add__(self,other):+__sub__(self,other):-__mul__(self,other):*__matmul__(self,other):@__truediv__(self
chnyac·2018-05-13 20:04

逻辑回归

逻辑回归的本就是y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)#SoftmaxSoftmax函数输入变量个数为分类数。
Michael_Lee_AI·2018-05-09 16:22

Tensorflow整理[14]. 常见问题

为什么c=tf.matmul(a,b)不立即执行矩阵相乘？
女王の专属领地·2018-05-08 16:41

CNN架构

简单的CNN架构通常包含卷积层（tf.nn.conv2d）、非线性变换层（tf.nn.relu）、池化层（tf.nn.max_pool）及全连接层（tf.nn.matmul）。
Liubinxiao·2018-05-07 16:51

python中numpy中的multiply、*、matul 的区别

numpy中的multiply、*、matul的区别1、对于矩阵（matrix）而言，multiply是对应元素相乘，而*、np.matmul()函数与np.dot()函数相当于矩阵乘法（矢量积），对应的列数和行数必须满足乘法规则
nynca·2018-05-03 23:50

深度学习——TensorFlow基础知识总结

1、tf.matmul()----np.dot():矩阵乘法tf.multiply----np.multiply():矩阵点乘，矩阵对应元素各自相乘2、TensorFlow用张量这种数据结构表示所有数据
loveliuzz·2018-04-23 11:57

tensorflow变量的赋值

stddev=1,seed=1))w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))x=tf.constant([[0.7,0.9]])a=tf.matmul
Mancity1894·2018-04-13 10:49

Python学习之——np.dot()与np.multiply()与*之间的区别

>>np.dot(3,4)12>>>np.dot([2j,3+3j],[2j,3j])(-13+9j)如果a和b是2-Darrays,作用是矩阵的乘积，a和b的维数要满足矩阵乘积维数要求，此时推荐使用matmul
Roy-Better·2018-04-10 21:19

关于TensorFlow的Variable

-------a=3#第一步，Createavariable.w=tf.Variable([[0.5,1.0]])x=tf.Variable([[2.0],[1.0]])#第二步，做矩阵相乘y=tf.matmul
csdn_black·2018-04-06 17:28
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他