tf.add()、tf.subtract()、tf.multiply()、tf.div()函数介绍和示例

1. tf.add()

释义:加法操作

示例:

x = tf.constant(2, dtype=tf.float32, name=None)
y = tf.constant(3, dtype=tf.float32, name=None)
z = tf.add(x, y) # 加法操作 X = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=tf.float32, name=None)
Y = tf.constant([[1, 1, 1], [2, 2 ,2]], dtype=tf.float32, name=None)
Z = tf.add(X, Y) # 矩阵加法操作,对应位置元素相加 with tf.Session() as sess:
print(sess.run(z))
print('='*30) print(sess.run(Z))
5.0
==============================
[[2. 3. 4.]
[6. 7. 8.]]

2. tf.subtract()

释义:减法操作

示例:

x = tf.constant(10, dtype=tf.float32, name=None)
y = tf.constant(4, dtype=tf.float32, name=None)
z = tf.subtract(x, y) # 减法操作 X = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=tf.float32, name=None)
Y = tf.constant([[1, 1, 1], [2, 2 ,2]], dtype=tf.float32, name=None)
Z = tf.subtract(X, Y) # 矩阵减法操作,对应位置元素相减 with tf.Session() as sess:
print(sess.run(z))
print('='*30) print(sess.run(Z))
6.0
==============================
[[0. 1. 2.]
[2. 3. 4.]]

3. tf.multiply()

释义:将两个矩阵中对应元素各自相乘

示例:

import tensorflow as tf

X = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5 ,6]], dtype=tf.float32, name=None)
Y = tf.constant([[1, 1, 1], [2, 2 ,2]], dtype=tf.float32, name=None)
Z = tf.multiply(X, Y) # 乘法操作,对应位置元素相乘 with tf.Session() as sess:
print(sess.run(Z))
[[ 1.  2.  3.]
[ 8. 10. 12.]]

tf.matmul()和tf.scalar_mul()函数介绍和示例见csdn 博客

4. tf.div()

释义:除法操作

示例:

x = tf.constant(6, dtype=tf.float32, name=None)
y = tf.constant(3, dtype=tf.float32, name=None)
z = tf.div(x, y) # 标量/标量 X1 = tf.constant(6, dtype=tf.float32, name=None)
Y1 = tf.constant([[1, 2], [2, 3]], dtype=tf.float32, name=None)
Z1 = tf.div(X1, Y1) # 标量/矩阵 X2 = tf.constant([[6, 12], [6, 12]], dtype=tf.float32, name=None)
Y2 = tf.constant([[1, 2], [2, 3]], dtype=tf.float32, name=None)
Z2 = tf.div(X2, Y2) # 矩阵/矩阵,对应元素相除 with tf.Session() as sess:
print(sess.run(z))
print('='*30) print(sess.run(Z1))
print('='*30) print(sess.run(Z2))
2.0
==============================
[[6. 3.]
[3. 2.]]
==============================
[[6. 6.]
[3. 4.]]

————————————————
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_36512295/article/details/100600390

deep_learning_Function_tf.add()、tf.subtract()、tf.multiply()、tf.div()的更多相关文章

  1. TF卡座(外焊、内焊、掀盖式、全塑、简易)

    TF卡座(外焊.内焊.掀盖 式.全塑.简易

  2. 理解 tf.Variable、tf.get_variable以及范围命名方法tf.variable_scope、tf.name_scope

    tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. 1. tf.Variable( ...

  3. Windows网络驱动、NDIS驱动(微端口驱动、中间层驱动、协议驱动)、TDI驱动(网络传输层过滤)、WFP(Windows Filtering Platform)

    catalog . 引言 . Windows 2000网络结构和OSI模型 . NDIS驱动 . NDIS微端口驱动编程实例 . NDIS中间层驱动编程实例 . NDIS协议层驱动编程实例 . TDI ...

  4. keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架(Sequential式、Model式)解读(二)

    引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72859145 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/ ...

  5. Spark2.0 特征提取、转换、选择之二:特征选择、文本处理,以中文自然语言处理(情感分类)为例

    特征选择 RFormula RFormula是一个很方便,也很强大的Feature选择(自由组合的)工具. 输入string 进行独热编码(见下面例子country) 输入数值型转换为double(见 ...

  6. 并发编程概述 委托(delegate) 事件(event) .net core 2.0 event bus 一个简单的基于内存事件总线实现 .net core 基于NPOI 的excel导出类,支持自定义导出哪些字段 基于Ace Admin 的菜单栏实现 第五节:SignalR大杂烩(与MVC融合、全局的几个配置、跨域的应用、C/S程序充当Client和Server)

    并发编程概述   前言 说实话,在我软件开发的头两年几乎不考虑并发编程,请求与响应把业务逻辑尽快完成一个星期的任务能两天完成绝不拖三天(剩下时间各种浪),根本不会考虑性能问题(能接受范围内).但随着工 ...

  7. Tensorflow中的图(tf.Graph)和会话(tf.Session)详解

    Tensorflow中的图(tf.Graph)和会话(tf.Session) Tensorflow编程系统 Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统.一般的系统是一个自治独立的 ...

  8. CSS3与页面布局学习总结(二)——Box Model、边距折叠、内联与块标签、CSSReset

    一.盒子模型(Box Model) 盒子模型也有人称为框模型,HTML中的多数元素都会在浏览器中生成一个矩形的区域,每个区域包含四个组成部分,从外向内依次是:外边距(Margin).边框(Border ...

  9. Map集合及与Collection的区别、HashMap和HashTable的区别、Collections、

    特点:将键映射到值的对象,一个映射不能包含重复的键,每个键最多只能映射到一个值. Map集合和Collection集合的区别 Map集合:成对出现 (情侣)                       ...

随机推荐

  1. Jenkins笔录

    1.Linux下安装jdk8的方法 ,只需要一条命令就可以安装jdk: yum install java-1.8.0-openjdk* -y 执行过这条命令无需配置,直接可以使用. 2.JDK12版本 ...

  2. centos7安装VuePress

    VuePress可以帮你快速建站,使用MarkDown语法生成静态html yum install -y gcc-c++ make curl -sL https://rpm.nodesource.co ...

  3. 【HANA系列】SAP HANA SQL获取某字符串的位置

    公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[HANA系列]SAP HANA SQL获取某字 ...

  4. C#吾日三省吾身

    全局变量与局部变量区别: 全局变量声明完毕后,就算不手动初始化赋值,也是有默认值的; 但是局部变量声明完毕后,如果不给它手动赋值,是无法直接使用这个变量的. 尽量避免少的装箱拆箱: ; .ToStri ...

  5. elastic全文检索框架

    什么是ElasticSearch? 1.Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎.它提供了具有HTTPWeb界面和无架构JSON文档的分布式,多租户能力的全文搜索引擎.Elastic ...

  6. 轻度折腾nuc8i5beh

    最近入手了一台迷你电脑:Intel NUC--Next Unit of Computing,配了1根16GB内存条(2666)和两块固态(m.2+sata),搭载i5-8259U ,Intel Iri ...

  7. AI 资源帖

    https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning openCV笔记 https://blog.csdn.net/qq_2689 ...

  8. 中间消息件之 Solace(一) Solace的简介

    什么是Solace? Solace是一家加拿大注册的公司,总部设在安大略省渥太华. 成立于2001年. 这家公司一直致力于获取信息的艺术和科学,并提供世界上最灵活,最强大的数据移动平台. 背景 在信息 ...

  9. 编译安装php7.3

    ./configure --prefix=/usr/local/php7.3.9 --with-gd --enable-mysqlnd --with-mysqli=mysqlnd --with-pdo ...

  10. 【Spring AOP】Spring AOP的使用方式【Q】

    Spring AOP的三种使用方式 经典AOP使用方式 改进XML配置方式 基于注解的方式 第1种方式可以作为理解spring配置AOP的基础,是最原始的配置方式,也体现了spring处理的过程. 使 ...