黑马_元算法_tensorflow案例实战视频课程 迭代及测试网络效果_中国AI数据

2019-11-25

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ess.run(C),我们将重新初始化随机变量并最终获得不同的随机值。 加减法使用以下函数:print(sess.run(A + B))[[4.61596632 5.39771316 4.4325695] [3.26702736 5.14477345 4.98265553]] print(sess.run(BB))[[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]]乘法打印(sess.run(tf.matmul(B,identity_matrix)))[[5. 5. 5.] [5. 5. 5.]] 同样,函数matmul()具有指定在乘法之前是否转置参数或每个矩阵是否稀疏的参数。 按如下所示转置参数:print(sess.run(tf.transpose(C)))[[0.67124544 0.26766731 0.99068872] [0.25006068 0.86560275 0.58411312]] 再次值得一提的是,重新初始化为我们提供了与以前不同的值。 对于行列式,请使用以下命令:print(sess.run(tf.matrix_determinant(D)))-38

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