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TensorFlow入门教程：第6节：矩阵基础操作

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前一篇文章中，对一些常用的运算形式进行了简要说明，然而tensorflow的核心优势在于其对tensor进行运算的能力。本文将以维度为2的tensor（即矩阵）作为例子，进一步阐述与常见运算相关的多种方法。

加法运算实例解析

代码片段分析

复制代码 
    a   = tf.constant([[1,2],[3,4]])
    b   = tf.constant([[5,6],[7,8]])
    add = a + b
    with tf.Session() as sess:
      print("a = " + str(sess.run(a)))
      print("b = " + str(sess.run(b)))
      print("a + b = " + str(sess.run(add)))

简要说明：
可采用表达式形式或调用tf.add函数来执行矩阵相加操作

减法运算实例分析

代码片段分析

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    a

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