tf.matrix

2024-07-17 09:13| 来源: 网络整理| 查看: 265

1.tf.matrix_diag(dia)：输入参数是dia，如果输入时一个向量，那就生成二维的对角矩阵，以此类推

2.tf.matrix_inverse(A)：输入如果是一个矩阵，就是得到逆矩阵，依次类推，只是输入的A中的元素需要是浮点数，比如tf.float32等格式，如果是整形，就会出错哈。

例如：

矩阵(二维张量)

import tensorflow as tf; A = [1, 2, 3] B = tf.matrix_diag(A) print B.eval(session=tf.Session()) B = tf.cast(B, tf.float32) C = tf.matrix_inverse(B) print C.eval(session=tf.Session()) 输出：

[[1 0 0] [0 2 0] [0 0 3]] [[ 1. 0. 0. ] [ 0. 0.5 0. ] [ 0. 0. 0.33333334]]

三维数组(三维张量) import tensorflow as tf; A = [[1, 2, 3]] B = tf.matrix_diag(A) print B.eval(session=tf.Session(

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