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法学如何使用 Python 和 TensorFlow 来进行两个矩阵的乘法？
TensorFlow 是 Google 提供的一个机器学习框架。它是一个开源框架，与 Python 结合使用可以实现算法、深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。它具有优化技术，有助于快速执行复杂的数学运算。
这是因为它使用了 NumPy 和多维数组。这些多维数组也称为“张量”。该框架支持使用深度神经网络。它具有高度可扩展性，并附带许多流行的数据集。它使用 GPU 计算并自动管理资源。它附带多种机器学习库，并且得到良好的支持和记录。该框架能够运行深度神经网络模型、训练它们以及创建预测各个数据集相关特征的应用程序。
可以使用以下代码行在 Windows 上安装“tensorflow”包：
pip install tensorflow张量是 TensorFlow 中使用的一种数据结构。它有助于连接数据流图中的边。这个数据流图被称为“数据流图”。张量不过是多维数组或列表。
我们将使用 Jupyter Notebook 来运行这些代码。可以使用“pip install tensorflow”在 Jupyter Notebook 上安装 TensorFlow。
以下是一个示例：
示例
import tensorflow as tf import numpy as np matrix_1 = np.array([(1,2,3),(3,2,1),(1,1,1)],dtype = 'int32') matrix_2 = np.array([(0,0,0),(-1,0,1),(3,3,4)],dtype = 'int32') print("The first matrix is ") print (matrix_1) print("The second matrix is ") print (matrix_2) print("The product is ") matrix_1 = tf.constant(matrix_1) matrix_2 = tf.constant(matrix_2) matrix_prod = tf.matmul(matrix_1, matrix_2) print((matrix_prod))
输出
The first matrix is [[1 2 3] [3 2 1] [1 1 1]] The second matrix is [[ 0 0 0] [−1 0 1] [ 3 3 4]] The product is tf.Tensor( [[ 7 9 14] [ 1 3 6] [ 2 3 5]], shape=(3, 3), dtype=int32)
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解释
导入所需的包并为其提供别名，以便于使用。
使用 Numpy 包创建两个矩阵。
它们被从 Numpy 数组转换为 TensorFlow 中的常量值。
TensorFlow 中的“matmul”函数用于乘以矩阵中的值。
结果积显示在控制台上。
更新于：2021年1月19日
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