Python–tensorflow.math.multiply()
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TensorFlow 是谷歌为开发机器学习模型和深度学习神经网络而设计的开源 python 库。 multiply() 用于寻找 element wise x*y，支持广播。
语法: tf.math .乘法(x，y，name)
参数:
- x: 是输入张量。这个张量允许的数据类型是 bfloat16，half，float32，float64，uint8，int8，uint16，int16，int32，int64，complex64，complex128。
- y: 是与 x 相同数据类型的输入张量。
- 名称(可选):定义操作的名称。
返回: 返回一个与 x 相同数据类型的张量
例 1:
蟒蛇 3
# Importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([.2, .5, .7, 1], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([.1, .3, 1, 5], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
print('b: ', b)
# Calculating result
res = tf.math.multiply(x = a, y = b)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
a: tf.Tensor([0.2 0.5 0.7 1\. ], shape=(4, ), dtype=float64)
b: tf.Tensor([0.1 0.3 1\. 5\. ], shape=(4, ), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([0.02 0.15 0.7 5\. ], shape=(4, ), dtype=float64)
例 2: 复数乘法
蟒蛇 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([-2 + 3j, -5 + 4j, 7 + 2j, 1 + 7j], dtype = tf.complex128)
b = tf.constant([-1 + 2j, -6 + 8j, 8 + 2j, 0 + 1j], dtype = tf.complex128)
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
print('b: ', b)
# Calculating result
res = tf.math.multiply(x = a, y = b)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
a: tf.Tensor([-2.+3.j -5.+4.j 7.+2.j 1.+7.j], shape=(4, ), dtype=complex128)
b: tf.Tensor([-1.+2.j -6.+8.j 8.+2.j 0.+1.j], shape=(4, ), dtype=complex128)
Result: tf.Tensor([-4\. -7.j -2.-64.j 52.+30.j -7\. +1.j], shape=(4, ), dtype=complex128)
