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两个三维矩阵的乘法怎样计算呢"htmlcode">
import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.constant(np.arange(1, 13, dtype=np.float32), shape=[2, 2, 3]) b = tf.constant(np.arange(1, 13, dtype=np.float32), shape=[2, 3, 2]) c = tf.matmul(a, b) # c = tf.matmul(a, b) sess = tf.Session() print("a*b = ", sess.run(c)) c1 = tf.matmul(a[0, :, :], b[0, :, :]) print("a[1]*b[1] = ", sess.run(c1))
运行结果:
计算结果表明,两个三维矩阵相乘,对应位置的最后两个维度的矩阵乘法。
再验证高维的张量乘法:
import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.constant(np.arange(1, 36, dtype=np.float32), shape=[3, 2, 2, 3]) b = tf.constant(np.arange(1, 36, dtype=np.float32), shape=[3, 2, 3, 2]) c = tf.matmul(a, b) # c = tf.matmul(a, b) sess = tf.Session() print("a*b = ", sess.run(c)) c1 = tf.matmul(a[0, 0, :, :], b[0, 0, :, :]) print("a[1]*b[1] = ", sess.run(c1))
运行结果:
以上这篇tensorflow多维张量计算实例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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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。