tf.matmul和np.matmul之间的不同结果
tf.matmul和np.matmul是两个不同的矩阵乘法函数，分别用于不同的计算框架。
- tf.matmul：
- 概念：tf.matmul是TensorFlow深度学习框架中用于执行矩阵乘法操作的函数。它支持多种数据类型的矩阵乘法，并且具有自动广播的功能。
- 分类：tf.matmul属于TensorFlow库中的矩阵运算函数。
- 优势：tf.matmul具有高效的并行计算能力，并且可以在分布式环境下进行计算。
- 应用场景：在深度学习中，tf.matmul常用于神经网络的前向传播和反向传播过程中，用于计算不同层之间的权重和输入数据的矩阵乘法。
- 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云AI计算引擎-TensorFlow详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai_compute
- np.matmul：
- 概念：np.matmul是NumPy科学计算库中用于执行矩阵乘法操作的函数。它支持多种数据类型的矩阵乘法，并且可以对数组进行广播操作。
- 分类：np.matmul属于NumPy库中的矩阵运算函数。
- 优势：np.matmul具有灵活的数组处理能力，并且支持对不同维度的数组进行乘法运算。
- 应用场景：在科学计算中，np.matmul常用于线性代数、图像处理、信号处理等领域的矩阵运算。
- 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云数学计算引擎-NumPy详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/ci
总结：tf.matmul和np.matmul是两个不同的矩阵乘法函数，分别用于TensorFlow和NumPy框架。它们的区别在于所属框架、支持的广播功能、应用场景等。腾讯云提供了相应的AI计算引擎和数学计算引擎来支持TensorFlow和NumPy的使用。
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考虑以下内容(在colab上运行)： a = np.array([
[ 0.9951848 +0.09801677j, 0.77301085+0.6343928j , 0.29028502+0.95694023j ],
[-0.55557 +0.8314698j , -0.83146954+0.5555703j , -0.98078525+0.19509049j],
[-0.47139683-0.88192123j, -0.29028472-0.9569403j , -0.09801722-0.9951847j ]
], dtype=np.complex64)
x = n
浏览 27提问于2020-04-19得票数 2
import tensorflow as tf
import numpy as np
from time import time
def print_timer(func):
start_time = time()
func()
end_time = time()
print(end_time - start_time)
N = 4
A = np.random.randn(N, 1000, 16000)
B = np.random.randn(N, 16000, 10)
sess = tf.Session()
A_ = tf.constant(A)
B_ = tf.co
浏览 1提问于2018-06-20得票数 2
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当你将熊猫系列作为参数传递给np.matmul时，我注意到了不同的Numpy版本之间的不一致。
在带有Numpy版本1.16.4的Python 3.6中
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> a = np.array(range(9)).reshape((3, 3))
>>> b = np.array([2]*3)
>>> np.matmul(b, a)
浏览 0提问于2019-08-01得票数 0
假设我们有具有10个非线性特征的数据集：
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
v1 = np.random.rand(100)
print (type(v1))
v2 = 2**v1
v3 = 3**v1 + np.matmul(v1, v1)
v4 = 4**v1 + np.matmul(v2, v3)
v5
浏览 0提问于2021-06-26得票数 3
在tensorflow中，我有以下问题。
我有一个张量m的形状batch_size，dim_a，dim_b和一个矩阵u的形状batch_size，dim_b。
M = tf.constant(shape=[batch_size, sequence_size, embed_dim])
U = tf.constant(shape=[batch_size, embed_dim])
我要实现的是i、dim_a、dim_b x i、dim_b对我的批处理的每个索引的点积。
P[i] = tf.matmul(M[i, :, :], tf.expand_dims(U[i, :], 1)) for each
浏览 2提问于2017-06-06得票数 0
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import numpy as np
arr = np.array([[1, 1, 2, 2], [1, 1, 2, 2], [3, 3, 4, 4], [3, 3, 4, 4]])
def np2dOperations(arr):
a = arr[0:1]
print(a)
b = arr[1:2]
print(b)
c = arr[2:3]
print(c)
d = arr[3:4]
print(d)
e = np.matmul(a,c)
print(e, "e")
f = b*d
浏览 552提问于2020-10-07得票数 1
1回答
我试着用数值测试一个矩阵和它的转置的乘法是否真的产生一个对称的方阵。
下面是我使用的代码：
mat = np.array([[1,2,3],[1,0,1],[1,1,1],[2,3,5]])
mat2 = np.linalg.inv(np.matmul(np.transpose(mat),mat))
mat2
array([[ 1.42857143, 0.42857143, -0.85714286],
[ 0.42857143, 1.92857143, -1.35714286],
[-0.85714286, -1.35714286, 1.21428571]])
mat2似乎是
浏览 0提问于2019-08-28得票数 3
1回答
元素矩阵乘法python
、、、
嗨，我被困在什么表面上似乎是一个简单的问题，所以我一定是错过了什么！
我有一个根据用户值计算的矩阵的列表(不确定长度)。-转座子
我也有另一个矩阵，Qbar，我想把(矩阵形式)乘成ttranspose中的每个矩阵，并输出一个结果矩阵的列表。<<，其长度应与转座子相同。
def Q_by_transpose(ttranspose, Qmatrix):
Q_by_transpose = []
for matrix in ttranspose:
Q_by_tra
浏览 0提问于2016-04-19得票数 0
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1回答
如何使用numpy在python中实现以下函数：
其中：
X是一个numpy矩阵(500 * 500)
X是另一个numpy矩阵(500 * 500)
Wi是一个维数的加权向量，等于X的维数，Wi中的每个条目都独立于
N可以是任意大的值。
X和X的值是从我的csv文件中读取的。我尝试了以下几点，但没有得到任何结果：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
data = np.loadtxt('data.csv',delimiter=',
浏览 2提问于2019-05-10得票数 1
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我希望我在这里没有遗漏任何明显的东西，但我已经搜索了，但没有结果，最后我来这里问.
下面是我想要做的事情的一个非常枯燥和简单的描述：
假设我有一个(20, 40, 3, 5)形状的张量，还有一个(20, 40, 5, 7)形状的张量。前二维尺寸要保持原样，并且对于这两个张量是故意相同的。另一方面，后两个维度是(矩阵-)乘的，matmul样式。这意味着我由此产生的张量将是形状的(20, 40, 3, 7)。那怎么做呢？？
我意识到，理论上我可以简单地循环前两个维度，直接使用tf.matmul()，但由于运行时、效率、模型培训师和GPU的全球抗议，这是绝对不允许的，如果这有任何意义的话，我的良知是
浏览 0提问于2018-12-11得票数 3
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根据这个和的答案，与a.dot(b)相比，二维阵列的矩阵乘法最好是通过a @ b或numpy.matmul(a,b)来完成。
如果a和b都是二维数组，则是矩阵乘法，但首选使用matmul或a@b。
我做了下面的基准，并发现了相反的结果。
问题:我的基准测试有什么问题吗？如果没有，为什么Numpy不推荐a.dot(b)，因为它比a@b或numpy.matmul(a,b)更快
基准使用python3.5numpy 1.15.0。
$ pip3 list | grep numpy
numpy 1.15.0
$ python3 --version
浏览 2提问于2018-08-28得票数 17
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我对张量代数不太熟悉，我很难理解如何让numpy.tensordot做我想做的事。
我使用的示例很简单:给定一个带有形状(2,2,3)的张量(2,2,3)和另一个具有形状(2,1,3)的b，我想要一个具有shape (2,1)的结果张量c。此张量将是以下等效python代码的结果：
n = a.shape[2]
c = np.zeros((2,n))
for k in range(n):
c += a[:,:,k]*b[:,:,k]
文档中说，可选参数axes
如果是int N，则a的最后N轴与b的第一N轴之和。对应轴的大小必须匹配。
但我不明白这里需要哪一个“轴”(此外，当轴
浏览 0提问于2019-09-03得票数 0
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超定义平面的计算梯度
、、、、
我想计算超定义平面(> 3点)的梯度(方向和大小)，例如4x，y，z坐标：
0，0，1，1，0，0，1，1，1，1，0
我计算梯度的代码如下所示(使用来自的奇异值分解，修改)：
import numpy as np
def regr(X):
y = np.average(X, axis=0)
Xm = X - y
cov = (1./X.shape[0])*np.matmul(Xm.T,Xm) # Covariance
u, s, v = np.linalg.svd(cov) # Singular Valu
浏览 4提问于2020-11-10得票数 0
3回答
我有一个例子，两个特定维数的矩阵的乘法在numpy中有效，但在tensorflow中不起作用。
x = np.ndarray(shape=(10,20,30), dtype = float)
y = np.ndarray(shape=(30,40), dtype = float)
z = np.matmul(x,y)
print("np shapes: %s x %s = %s" % (np.shape(x), np.shape(y), np.shape(z)))
这将按预期工作并打印：
np shapes: (10, 20, 30) x (30, 40) = (10, 20,
浏览 0提问于2017-02-13得票数 7
我一直在尝试用RL来制作21点的人工智能。现在我试图建立两个独立的网络，这是DQN的一种方式。我搜索了网络，找到了一些方法，并试图使用它，但失败了。
发生了此错误：
TypeError:不允许使用tf.Tensor作为bool。使用if t is not None:而不是if t:来测试是否定义了张量，并使用TensorFlow操作(如tf.cond )执行以张量值为条件的子图。
代码：
import gym
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def one_hot(x
浏览 0提问于2019-02-09得票数 0
我有一段tensorflow代码，它使用control_flow_ops.cond来选择要使用的结果：
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.python.ops import control_flow_ops
from tensorflow.python.ops import math_ops
from tensorflow.python.client import timeline
import time
with tf.device('/cpu:0'):
a_arr = []
浏览 13提问于2016-09-21得票数 0
对像functools.reduce(np.matmul，Nx2x2_arrays)这样的Nx2x2数组使用np.linalg.multi_dot()函数有什么合理的方法吗？请看下面的例子。 import numpy as np
from functools import reduce
m1 = np.array(range(16)).reshape(4, 2, 2)
m2 = m1.copy()
m3 = m1.copy()
reduce(np.matmul, (m1, m2, m3)) 结果- 4x2x2数组： array([[[ 6, 11],
[
浏览 25提问于2021-10-14得票数 0
1回答
对于形状为(3,10,10)的数组d和形状为(3,10)的数组e，如何计算d的第一个10x10矩阵与e的第一行，d的第二个10x10矩阵与e的第二行的点积，等等。 例如，具有以下两个数组： d = np.array([np.diag([1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]),
np.diag([2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]),
np.diag([3,3,3,3,3,3,3,3,3,3])])
e = np.arange(30).reshape((3,10)) 如何计算3x10数组： array([[ 0,
浏览 27提问于2019-10-12得票数 0
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1回答
我从Fortran和Python中的matmul获得了不同的结果。如何在Fortran找到合适的。B可能不被理解为3x3矩阵。请问如何解决这个问题？
K=1m=3
在Fortran，我有：
A(k:m,k): 0.88807383397711526 0.32505758367186816 0.32505758367186816
B(k:m,k:m): 1.0000000000000000 1.0000000000000000 1.0000000000000000 -1.0000000000000000
浏览 6提问于2022-02-02得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个8x8x25000数组W和一个8x25000数组r，我想用r的每一列(8x1)乘以每一个8x8个W片，并将结果保存在Wres中，这最终将是一个8x25000矩阵。
我使用这样的for循环来完成这个任务：
for i in range(0,25000):
Wres[:,i] = np.matmul(W[:,:,i],res[:,i])
但这是缓慢的，我希望有一个更快的方法来实现这一点。
有什么想法吗？
浏览 3提问于2017-07-07得票数 3
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为什么matmul()和solve()会得到不同的结果？ Ax =b <=> x= A^(-1)b A = np.array(((1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)))
b = np.array(((2,), (3,), (4,)))
np.matmul(np.linalg.inv(A), b), np.linalg.solve(A, b) 结果： (array([[0.],
[0.],
[0.]]),
array([[-3.33333333],
[ 5.66666667],
[-2.
浏览 16提问于2021-08-23得票数 0
1回答
a = [1, 2, 3]
b = [10, 10, 10]
np.matmul(a，b)给出的结果是60。
numpy如何乘(3，)和(3，)维，并返回点乘积而不是外部乘积(3 * 3)，或者抛出一个错误“维不匹配”？
浏览 1提问于2018-10-09得票数 4
回答已采纳
我观察到，在我的机器上，tensorflow中的tf.matmul运行速度明显低于numpy中的点产品。我有GTX1080GPU，并且期望tf.matmul至少和使用CPU (numpy)运行代码的速度一样快。
环境信息
操作系统
lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description: Ubuntu 16.10
Release: 16.10
Codename: yakkety
安装版的数据自动化系统和cuDNN:
ls -l /usr/local/cuda-8.0/lib6
浏览 5提问于2017-09-29得票数 1
我正在转换一些Python3.5之前的代码，为了提高可读性，我决定使用@而不是numpy.matmul。然而，我注意到他们并不总是给出相同的答案。下面是一个例子： A = np.array([[-5.30378554e-01, 5.48418433e-01, -6.46479552e-01],
[-7.72981719e-01, 3.13526179e-04, 6.34428218e-01],
[3.48134817e-01, 8.36203996e-01, 4.23751136e-01]])
B = np.array([[0.8492
浏览 24提问于2020-05-02得票数 0
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1回答
矩阵乘以转置向量
、、
我正在实现逆幂方法来寻找一个矩阵$A$ (n x n matrix.Given )和一个具有shape: (len(A),)的np.array的向量的最大特征值:该实现的一个步骤涉及计算这个值： $q =x^税金$ 问题是，我不知道我是否以正确的方式实现了这一点： q = x.transpose() @ A @ x 有没有更好的方法来计算呢？
浏览 19提问于2020-07-03得票数 0
import numpy as np
v = np.zeros((3,10000), dtype=np.float32)
mat = np.zeros((10000,10000000), dtype=np.int8)
w = np.matmul(v, mat)
收益率
Traceback (most recent call last):
File "int_mul_test.py", line 6, in <module>
w = np.matmul(v, mat)
numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable
浏览 8提问于2022-02-15得票数 0
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9回答
我想知道是否有一种简单的方法来计算两个向量(即一维张量)的点积，并在tensorflow中返回标量值。
给定两个向量X=( x1，...，xn)和Y=( y1，...，yn)，点积为点(X，Y) =x1*y1+ ... + xn * yn
我知道可以通过首先将向量X和Y传播到2维张量，然后使用tf.matmul来实现这一点。然而，结果是一个矩阵，而我想要的是一个标量。
有没有像tf.matmul这样的特定于向量的运算符？
浏览 1提问于2016-11-18得票数 26
1回答
我正在做一些数值分析练习，我需要用计算线性系统的解。我的答案与这本书的答案有一些小数点，我认为这是由于舍入错误造成的。在每一次算术运算之后，我能自动将算术设置为8位小数位吗？下面是我的python代码。
import numpy as np
A1 = [4, -1, 0, 0, -1, 4, -1, 0,\
0, -1, 4, -1, 0, 0, -1, 4]
A1 = np.array(A1).reshape([4,4])
I = -np.identity(4)
O = np.zeros([4,4])
A = np.block([[A1, I, O, O],
浏览 4提问于2020-10-25得票数 0
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我使用了下面的tensorflow实现二进制分类任务，并得到了非常糟糕的准确性。但是，当我在没有任何调优的情况下使用sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier训练相同的数据集时，结果非常好。当我深入研究神经网络的样本外预测时，我意识到大多数预测都是正面的。
precision recall f1-score support
0 0.01 1.00 0.02 8
1 1.00 0.37 0.55 1630
浏览 2提问于2016-08-18得票数 1
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假设我在TensorFlow (Python接口)中有下面这行代码：
z = tf.matmul(W_1,x_1) + tf.matmul(W_2,x_2) + ... + tf.matmul(W_N, x_N) + b
以上N个操作都是独立的，结果在z中累加。例如，TensorFlow会独立启动N个内核，然后累加结果，还是会连续处理N个操作？
我之所以这样问，是因为这会影响到我需要花费多少精力来向量化操作，而代价是降低了可读性和便利性。我希望TF异步启动所有N个GPU内核，在z中累加输出，并返回结果。
此外，假设TF确实并行处理上述语句，对此是否有任何限制？例如，如果我在For循环中(或在带
浏览 1提问于2016-10-13得票数 2
我正在学习一些深入的学习技巧，并偶然发现了一种不使用反向传播()的方法。该方法的基本思想是训练浅层的单隐层，丢弃输出层，在训练后的(第一)隐层和新的输出层之间增加另一个隐层。这个过程是重复的(添加和训练)，直到达到某种标准。我试图使用sklearn中提供的MLP分类器来实现这个方法。我面临的问题是如何获得隐藏层的输出。例如，如果我使用
mlp = MLPClassifier()
mlp.predict(data)
，它会给我整个网络的输出。但是，我需要的是网络隐藏层的子输出。为了说明：
输入-> connection1 (权重) -->隐藏层--> connection2 (
浏览 0提问于2018-06-15得票数 2
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我有SGD方法： def StochasticgradientDescent(theta, alpha, num_observations, iterations):
for i in range (iterations):
x1 = random.choice(x)
y1 = random.choice(y)
f = np.matmul(x1,theta)
error = np.subtract(f,y1)
gradient = np.matmul(x1.transpose().reshape(2,1
浏览 12提问于2020-10-04得票数 1
我正试图建立自己的神经网络“库”(如果你可以这样称呼它)供我自己使用，因为我是业余爱好--学习它们。
我编写了这段代码，通过向它提供所需网络的结构来创建一个可传播的神经网络，它运行得很好。
但是--然后当我尝试给模型提供不同数量的节点时，代码对进行了调试。
我已经尝试过编辑每个层中的节点数量，看看它会把我带到哪里，我发现只有当第一层和第二层中有相同数量的节点时，我才会得到这个错误，但是输出层有一个不同的数量。我还试图对输出错误的结构进行矩阵乘法，它给了我一个实际的结果(我多次检查它是否合法)。所以现在我知道这与实际有关，而不是理论上的。我认为矩阵乘法显然有问题。
剧本的功能
我必须在问题中包
浏览 0提问于2018-12-31得票数 0
根据
对于N维，dot是a的最后一个轴和b的最后一个轴上的和积：
点(a，b)i，j，k，m=和(ai，j，：* bk，:，m)
我想计算a的最后一个轴和b的最后一个轴上的和积，但是没有在剩下的轴上形成笛卡儿积，因为剩余的轴是相同的形状。让我举一个例子来说明：
a = np.random.normal(size=(11, 12, 13))
b = np.random.normal(size=(11, 12, 13, 13))
c = np.dot(a, b)
c.shape # = (11, 12, 11, 12, 13)
但是我希望这个形状是(11, 12, 13)。通过广播可以达到
浏览 6提问于2016-05-05得票数 3
回答已采纳
1回答
我有相当广泛的代码，所以我不知道如何共享它，而且您很容易阅读，但我的主要问题是numpy.linalg中的pinv函数。我在反演一个非平方复矩阵。当我倒置时，我发现自己的绝对值是正确的，但是真实的或复杂的(总是一个不正确，但两者都不正确)的值在它们需要为正的时候是负的，反之亦然。为了解决这个问题，我想乘以-1可以解决这个问题，但是正如前面提到的，从来没有两个迹象都是错误的。有人知道为什么pinv函数会这样做吗？
浏览 6提问于2022-06-20得票数 -2
我希望这个问题听起来不会很奇怪。我将用Python写一个代码来模拟波导中的一些光学非线性，我想知道什么是我可以用来节省时间和精力的最有效的符号。我来自MatLab背景，每个人都告诉你矩阵比循环高效得多，但现在，大多数时候，我使用张量表示法(例如，在FORTRAN语言中，矩阵乘法将得到类似于that的结果 subroutine aa_dot_bb(n,a,b,c)
dimension a(n,n), b(n,n), c(n,n)
do i = 1,n
do j = 1,n
c(i,j) = 0
do k = 1,n
c(i
浏览 19提问于2019-03-12得票数 0
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我正在编写一个自定义函数，使用卷积内核将模糊应用于图像。然而，当我显示图像时，会有一个奇怪的结果。在某些方面，似乎是图像被倒置，但我不知道为什么。这是原始图像：
结果如下：
我已经尝试过重新编写代码，改变图像，改变模糊的内核，打印和亲自通过眼睛进行许多卷积，等等。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def showImage(image):
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.show()
def gaussian
浏览 0提问于2019-07-25得票数 0
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1回答
我正在尝试使用numpy在python中实现矢量化逻辑回归。我的成本函数(CF)似乎运转良好。然而，梯度计算存在一个问题。它返回3x100数组，而它应该返回3x1。我认为(hypo-y)部分有一个问题。
def sigmoid(a):
return 1/(1+np.exp(-a))
def CF(theta,X,y):
m=len(y)
hypo=sigmoid(np.matmul(X,theta))
J=(-1./m)*((np.matmul(y.T,np.log(hypo)))+(np.matmul((1-y).T,np.log(1-hypo))))
浏览 2提问于2017-10-05得票数 1
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1回答
我如何阻止python假设我想要点积的标量结果？
我有两个矩阵的列，V=v1，v2，v3 .D=d1，d2，..。长度分别为M和N。我需要下面的矩阵，它可以通过一列一行的矩阵乘法来生成。
v1_d1，v1_d2，v1*d3，
v2_d1，v2_d2，
v3*d1，
。。。
这个计算将至少完成数十万次，所以我不想使用for-循环。当我尝试用numpy来做这件事时，它假设我希望更常见的点积(1xM，Nx1)导致一个标量(如果是M=N)或错误，而不是我想要的MxN矩阵的(Mx1，1xN)。我尝试过np.dot和np.matmul，在每种情况下，它似乎都忽略了np.transpose。
在下面的文章中
浏览 12提问于2021-12-29得票数 0
1回答
如何沿着三维数组的轴应用在2D数组( can )上的函数？
我试过使用numpy.apply_along_axis，但我需要对2D数组进行操作，而不是在1D上操作。我通过沿着一个轴迭代得到了我需要的结果，但如果可能的话，我更希望它是矢量化的：
from scipy import spatial
import numpy as np
a = np.random.randn(600).reshape(10, 20, 3)
distances = np.array([spatial.distance.cdist(a[i,:,:], a[i,:,:]) for i in range(a.shape[
浏览 1提问于2019-11-13得票数 2
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2回答
我有一段python代码，它根据x和y值计算z值。总的来说，我有7个x值和7个y值，以及49个z值，它们排列在一个网格中(x和y各自对应一个轴，z是高度)。
现在，我想用z = f(x,y)的形式来拟合一个2次多项式曲面。
我找到了一个执行此计算的Matlab命令。()
load franke
sf = fit([x, y],z,'poly23')
plot(sf,[x,y],z)
我想在Python中计算我的2次函数的参数。我尝试将scipy curve_fit函数与以下fit函数一起使用：
def func(a, b, c, d ,e ,f ,g ,h ,i ,j, x,
浏览 3提问于2016-12-06得票数 5
回答已采纳
3回答
我有一个点数组的列表，当我迭代它时，我想做就地矩阵乘法，也就是说，我希望结果存储在同一个矩阵中。
该守则实质上是：
for p in p_list:
# R is a 3x3 matrix
p[:,:] = np.matmul(R,p)
这段代码没有显示错误，但是结果是不正确的，就好像乘法是在数组中执行的，并且被计算出来的一样，所以它创建了一个错误的输出矩阵。移除:，给出一个正确的乘法。
1)为什么会发生这种情况? 2)我使用的主要原因是：：确保结果存储在列表p_list中。是否有正确的方法来做到这一点(不使用中间变量)？
浏览 1提问于2018-08-13得票数 2
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首先，我在这里找到另一个问题，
但这个问题解决不了我的问题。
我的问题是一批矩阵乘以另一批向量。
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[10,1000,3,4])
y=tf.placeholder(tf.float32,shape=[1000,4])
X是一批matrices.There是10*1000 matrices.Each矩阵的形状是3,4
Y是一批vectors.There是1000 vectors.Each向量是shape4的
X的Dim 1和y的dim 0是相同的。(这里是1000)
如果tf.matmul支持广播，我可以写
y=tf.reshap
浏览 4提问于2017-04-17得票数 4
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? 梯度的更新不知何故是错误的。 我已经实现了下面给定的算法。我做错了什么 ? '''
Implementation of PALM- proximal alternating linearisation method
'''
def palm(X,m,niter,lamda):
X = X.T
l = X.shape[0]
n = X.shape[1]
W = np.random.rand(m,n)
D = np.random.rand(l,m)
for i in range(nit
浏览 36提问于2019-05-17得票数 1
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我已经读过了
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ''
注意tensorflow将在CPU上运行，
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'
注意tensorflow将在GPU 0上运行。
如何检查使用的是哪种设备？
代码
# Creates a graph.
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1
浏览 1提问于2018-11-17得票数 1
我想使用一个简单的1D测试函数的高斯过程近似来说明一些事情。我想迭代相关矩阵的几个不同的值(因为这是1D的，它只是一个值)，并显示不同的值对近似值有什么影响。我的理解是，"theta“是这个的参数。因此，我希望手动设置theta值，并且不希望对其进行任何优化/更改。我认为常量内核和clone_with_theta函数可能会得到我想要的东西，但我没有让它工作。这是我到目前为止所知道的： import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussia
浏览 26提问于2020-11-22得票数 0
我有下面的3x3矩阵H和3x1矩阵点。调用matmul函数只返回原始点。我怎么才能解决这个问题？
H = np.array([[1, -1.07059445e-13,7.30192357e-11],[-1.07136486e-13,1,1.19101035e-11],[-2.88444403e-16,9.61481343e-17,1]])
point = np.array([443.8957214, 198.19000244, 1])
np.matmul(H, np.transpose(point))
浏览 8提问于2022-03-28得票数 1
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sess = tf.InteractiveSession()
num_elements = 10
output = [[0.76158798] * num_elements]
softmax_w = [[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]] * num_elements
print(tf.matmul(output, softmax_w).eval())
给出
[[ 0.76158804 0.76158804 0.76158804 0.76158804 0.76158804 0.76158804 0.76158804]]
将num_elements更
浏览 0提问于2016-10-31得票数 2
我在手工创建一个使用层API创建的模型时遇到了困难。这里有两个公式，我认为它们应该是平等的，但在我运行它们的时候，它们并没有在某种程度上发挥作用。
def create_mlp_net(input_images=input_images, reuse=False):
with tf.variable_scope('mlp', reuse = reuse):
l1 = tf.layers.dense(input_images, 512, activation=tf.nn.relu)
l2 = tf.layers.dense(l1, 512,
浏览 1提问于2018-05-13得票数 3
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我有维数为的N个矩阵，维数为，R，，x，，R，，以及维数为，R，，，N，的一个‘权矩阵’。现在，我想将这些N矩阵按行组合，用‘加权矩阵’对它们进行加权。最后，我要一个，R，，x，，R，矩阵。
让我举一个例子:在下面的例子中，我的初始矩阵是a和b，我的权重矩阵是c，期望的输出是矩阵r。
R的第一行是a的第一行，因为c0,0是1，c0是0，所以我们只考虑矩阵a的第一行。
R的第二行是矩阵a和b中第2行的加权平均值(因为c1,0= 0.5和C1= 0.5)。
R的第三行是b的第三行，因为c2,0是0，c2,1是1，所以我们只考虑矩阵b的第三行。
如何用Python (更好地使用numpy函
浏览 3提问于2019-10-14得票数 1
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