import tensorflow as tf x=tf.constant([[1,2],[3,4]]) y=tf.constant([[1],[1]])#列向量 z=tf.constant([1,1])#行向量 u=x+y v=x+z print(u) print(v)
tensorflow中矩阵可以和矢量相加，
输出结果：
原文地址：https://www.cnblogs.com/sinceret/p/11723227.html
时间： 2024-12-30 00:02:53
tensorflow中一个矩阵和一个向量相加
tensorflow中一个矩阵和一个向量相加的相关文章
TensorFlow中的并行执行引擎——StreamExecutor框架
背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师] 在前一篇文章中,我们梳理了TensorFlow中各种异构Device的添加和注册机制,通过使用预先定义好的宏,各种自定义好的Device能够将自己注册到全局表中.TensorFlow期望通过这种模式,能够让Device的添加和注册于系统本身更好的解耦,从而体现了较好的模块化特性.在这篇文章中,我们选择直接去窥探TensorFlow底层架构较为复杂的一个部分--StreamExecutor框架.我们已经知道TensorFlow
TensorFlow 中的卷积网络
TensorFlow 中的卷积网络 是时候看一下 TensorFlow 中的卷积神经网络的例子了. 网络的结构跟经典的 CNNs 结构一样,是卷积层,最大池化层和全链接层的混合. 这里你看到的代码与你在 TensorFlow 深度神经网络的代码类似,我们按 CNN 重新组织了结构. 如那一节一样,这里你将会学习如何分解一行一行的代码.你还可以下载代码自己运行. 感谢 Aymeric Damien 提供了这节课的原始 TensorFlow 模型. 现在开看下! 数据集 你从之前的课程中见过这节课的
matlab中如何求某一个矩阵的标准差和均值
方法: 先reshape成行向量或者列向量 然后,利用mean函数,std函数. 构造测试数据,可以利用random函数,就好.利用这个函数,可以构造不同分布的随机数列(或 矩阵). 如: >> y =random('norm',2,0.3,3,4) y = 2.1391 2.2945 2.0769 2.1751 1.9334 1.6805 1.9315 1.8912 1.8775 1.8126 1.9733 1.7686 >> rows = reshape(y,3*4,1) ro
求一个矩阵中最大的2*2矩阵(元素和最大)的和
编程题在线编程题30分2/2最大子矩阵Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Problem Description:求一个矩阵中最大的2*2矩阵(元素和最大)的和.如:1 2 0 3 42 3 4 5 11 1 5 3 0中最大的是:4 55 3和为17输入m*n的矩阵输出该m*n矩阵的最大2*2子矩阵(元素和最大)的和 样例输入 1 2 0 3 4 ; 2 3 4 5 1
【编程题目】求一个矩阵中最大的二维矩阵(元素和最大)
35.(矩阵)求一个矩阵中最大的二维矩阵(元素和最大).如:1 2 0 3 42 3 4 5 11 1 5 3 0中最大的是:4 55 3要求:(1)写出算法;(2)分析时间复杂度;(3)用 C 写出关键代码 早上灭小题! /* 35.(矩阵) 求一个矩阵中最大的二维矩阵(元素和最大).如: 1 2 0 3 4 2 3 4 5 1 1 1 5 3 0 中最大的是: 4 5 5 3 要求:(1)写出算法;(2)分析时间复杂度;(3)用 C 写出关键代码 */ #include <stdio.h>
IT公司100题-35- 求一个矩阵中最大的二维矩阵(元素和最大)
问题描述: 求一个矩阵中最大的二维矩阵(元素和最大).如: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 中最大的是: 4 5 9 10 分析: 2*2子数组的最大和.遍历求和,时间复杂度为O(mn). 代码实现: 1 // 35.cc 2 #include <iostream> 3 #include <climits> 4 using namespace std; 5 6 int find_max(int (*a)[5], int m, int n) { 7 in
python/numpy/tensorflow中，对矩阵行列操作，下标是怎么回事儿？
Python中的list/tuple,numpy中的ndarrray与tensorflow中的tensor. 用python中list/tuple理解,仅仅是从内存角度理解一个序列数据,而非数学中标量,向量和张量. 从python内存角度理解,就是一个数值,长度为1,并且不是一个序列: 从numpy与tensorflow数学角度理解,就是一个标量,shape为(),其轴为0: [1,2,3,4,5,6] 从python内存角度理解,就是1*6或者长度为6的一个序列: 从numpy与tensorf
机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法
在机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法中,我们讨论了定义法求解矩阵向量求导的方法,但是这个方法对于比较复杂的求导式子,中间运算会很复杂,同时排列求导出的结果也很麻烦.因此我们需要其他的一些求导方法.本文我们讨论使用微分法来求解标量对向量的求导,以及标量对矩阵的求导. 本文的标量对向量的求导,以及标量对矩阵的求导使用分母布局.如果遇到其他资料求导结果不同,请先确认布局是否一样. 1. 矩阵微分 在高数里面我们学习过标量的导数和微分,他们之间有这样的关系:$df =f'(x)dx$.
Task 4.2 求一个矩阵的最大子矩阵的和
任务:输入一个二维整形数组,数组里有正数也有负数.二维数组中连续的一个子矩阵组成一个子数组,每个子数组都有一个和.求所有子数组的和的最大值.要求时间复杂度为O(n). (1)设计思想:把二维矩阵分解成行.列的情况,可以相应把问题简化.之后分别依照行和列的基准来求每一个矩阵的和,再依次进行比较每个矩阵的和.最容易想到也是最容易实现的方法.遍历矩阵(行迭代器为i,列迭代器为j),以当前遍历到的元素为首a[i,j],计算二维子矩阵的和(sum=a[i,j]+a[i+1,j]+a[i,j+1]+a[i+