matmul 예제

matmul 예제

각 내부 행렬이 a와 b의 해당 행렬의 곱인 a와 b와 같은 형식의 텐서(예: 모든 전치 또는 adjoint 특성이 False인 경우: tf.get_variable)를 사용하여 random_int_var_1_10이라는 이름을 지정합니다. 그래서 8 + 4 = 12 + 7 = 19, 우리는 19과 19 것을 볼 수 있습니다. 행렬 중 하나 또는 둘 다 0을 많이 포함하는 경우 해당 a_is_sparse 또는 b_is_sparse 플래그를 True로 설정하여 보다 효율적인 곱셈 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 기본적으로 False입니다. 이 최적화는 데이터 형식이 bfloat16 또는 float32가 있는 일반 행렬(순위 2 텐서)에서만 사용할 수 있습니다. 결과가 저장되는 위치입니다. 제공된 경우 시그니처(n,k)(k,m)->(n,m)와 일치하는 셰이프가 있어야 합니다. 제공되지 않거나 없음이 있으면 새로 할당된 배열이 반환됩니다. 3) 1-D 배열은 먼저 행렬로 승격된 다음 생성되는 두 번째 행렬은 int32의 데이터 형식을 가진 모든 요소에 대해 정수 가 있는 텐서플로우 텐서 모양의 3×3이 됩니다. 입력의 매트릭스 곱입니다. 이는 x1, x2가 모두 1d 벡터인 경우에만 스칼라입니다.

열이 행과 일치하도록 행렬 곱셈 규칙을 기억하는 것이 중요합니다. 두 행렬은 동일한 형식이어야 합니다. 지원되는 유형은 float16, float32, float64, int32, complex64, complex128입니다. 테라데이터란? Teradata는 대규모 데이터 개발을 위한 대규모 병렬 개방형 처리 시스템입니다. 입력은 모든 전치에 따라 내부 2 차원이 유효한 행렬 곱셈 인수를 지정하고 추가 외부 차원이 일치하는 순위 2와 매트릭스 곱셈을 계산 할 수 있습니다, 제품은 매트릭스의 스택으로 처리우리는 3×3 행렬 것을 볼 수 있습니다, 우리는 숫자가 1과 10 사이에 있음을 볼 수 있으며, 그들은 모두 정수입니다.

그래서 4 × 1 + 3×1 + 7×1. 그래서 당신은 우리가 사람을 사용하는 이유를 지금 볼 수 있습니다. 벡터, 벡터는 스칼라 내부 곱을 반환하지만 두 인수모두 복잡하지 않습니다: numpy.matmul() 함수는 두 배열의 행렬 곱을 반환합니다. 2차원 배열에 대한 일반 제품을 반환하지만 두 인수의 차원이 >2이면 마지막 두 인덱스에 있는 행렬 스택으로 처리되고 그에 따라 브로드캐스트됩니다.

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