tensorflow乘法

在TensorFlow框架中，矢量与矩阵的乘法大致可分为两类：第一类为标准的代数乘法；第二类为矢量对应元素相乘。

这两种运算采用了两种不同的运算模式：代数乘法采用了矩阵乘法的方式（matmul）。对应元素相乘采用了element-wise multiplication operator *的方式。例如

一、代数乘法（使用函数matmul)

代数乘法就是高等代数（线性代数）中行列对应元素相乘再求和。

两个向量之间的点积运算即为它们相乘的过程。其中,w是一个维度为1×n的行向量,x是一个维度为n×1的列向量,它们的点积结果将得到一个标量值。

 import tensorflow as tf

    
  
    
 w =tf.random.normal([1, 6], mean=-1, stddev=4)
    
 x =tf.random.normal([6,1])
    
 print(w,x)
    
 print(tf.matmul(w,x))

2. A向