3.1 實驗介紹

3.1.1 關于本實驗

本實驗通過介紹了 TensorFlow 的張量，幫助了解矩陣相乘函數的用法。

3.1.2 實驗目的

l 理解 TensorFlow 的張量。

l 理解如何利用 TensorFlow 進行矩陣之間相乘。

3.1.3 實驗介紹

TensorFlow 的 tf.matmul()可進行矩陣之間相乘。不可以進行矩陣和向量的相乘。通過本實驗學習 TensorFlow 的矩陣相乘。

3.1.4 實驗步驟

步驟 1  登陸華為云。

步驟 2 點擊右上方的控制臺。

步驟 3 選擇彈性云服務器，網頁中會顯示該彈性云的可進行的操作，選擇遠程登錄。即登錄到彈性云服務器。

步驟 4 輸入指令 ll，查看當前目錄下的文件。

步驟 5 輸入命令：vi matmul.py，創建新的 Python 腳本。步驟 6 輸入命令 i,進入編輯模式開始編輯，輸入腳本內容。步驟 7 輸入命令 :wq!,保存并退出。

步驟 8 輸入命令 cat matmul.py 查看代碼。

步驟 9 運行測試。

輸入命令：python3 matmul.py。

3.2 實驗過程

3.2.1 設置編碼說明

# -*- coding: utf-8 -*-

3.2.2 導入模塊

import tensorflow as tf

3.2.3 開啟 TensorFlow 默認會話

#Tensorflow 默認會話

sess = tf.InteractiveSession()

3.2.4 建立矩陣變量

#建立兩個矩陣變量 w1 和 w2

#tf.random_normal(shape, # mean=0.0,

# stddev=1.0,

# dtype=dtypes.float32,

# seed=None,

# name=None)

# 產 生 隨 機 正 態 分 布    #shape 表示矩陣的維度，例如：

#tf.random_normal([2,3],mean=1.0, stddev=1.0)是一個 2 行 3 列的矩陣，

#mean 表示均值，默認為 0.0，stddev 表示標準差，默認為 1.0 #seed 表示隨機數種子，默認為 None

w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3],mean=1.0, stddev=1.0)) w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3,1],mean=1.0, stddev=1.0))

3.2.5 定義常量矩陣

#定義一個二維的常量矩陣，注意：這里不是一維數組

x = tf.constant([[0.7, 0.9]])

3.2.6 初始化全局變量

#初始化全局變量，這里由于只有 w1 和 w2 沒有被初始化（之前只是定義了 w1 和 w2 的 tensor，并沒有被初始化），故這一步只會初始化 w1 和 w2.

tf.global_variables_initializer().run()

3.2.7 矩陣相乘

#計算矩陣相乘 a=x*w1(關于矩陣乘法，可以參看線性代數）

a = tf.matmul(x ,w1)

#計算矩陣相乘 y=a*w2

y = tf.matmul(a, w2)

#輸出計算結果，是一個 1 行 1 列的二維矩陣

print(y.eval())

3.2.8 實驗結果

輸出結果：

[[4.263941]]

3.3 實例描述

3.3.1 實例描述

使用 with session 方法建立 session，并在 session 中計算矩陣的相乘運算。