TensorFlow四则运算之加法：tf.add()

2023-10-02 15:01| 来源: 网络整理| 查看: 265

tensor广播(boardcast)：

为了凑够元素个数，便于后续计算，这里将元素进行复制，达到某一个维度，称之为广播.

1.作用：两个张量相加 tf.math.add( x, y, name=None )

输入：

x是一个张量，其类型需得是：bfloat16, half, float32, float64, uint8, int8, int16, int32, int64, complex64, complex128, string. y同x一个类型。

输出：

一个张量。

2.例子： import tensorflow as tf a = tf.constant([[3, 5], [4, 8]) b = tf.constant([[1, 6], [2, 9]]) c = tf.add(a, b) sess = tf.Session() print sess.run(c) 输出： [[ 4 11] [ 6 17]]

如果x和y的维度不一样，则会朝着维度较大的变量，进行广播，使得二者能够逐元素相加。

import tensorflow as tf a = tf.constant([[3, 5]]) # 广播为[[3, 5], [3, 5]] b = tf.constant([[1, 6], [2, 9]]) c = tf.add(a, b) sess = tf.Session() print sess.run(c) 输出： [[ 4 11] [ 5 14]] import tensorflow as tf a = tf.constant([[3], [5]]) # 广播为[[3, 3], [5, 5]] b = tf.constant([[1, 6], [2, 9]]) c = tf.add(a, b) sess = tf.Session() print sess.run(c) 输出： [[ 4 9] 【3+1，3+9】 [ 7 14]] 【5+2，5+9】 3.多个tensor相加——不支持广播 tf.math.add_n( inputs, name=None )

输入：

inputs：一个tensor list，具有相同维度和类型。注意：这里的维度需要相同，没有广播tensor的操作了。

例子：

import tensorflow as tf a = tf.constant([[3, 1], [5, 1]]) b = tf.constant([[1, 6], [2, 9]]) c = tf.add_n([a, b, a]) sess = tf.Session() print sess.run(c) 输出： [[ 7 8] [12 11]]

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