[텐서플로우] 3차원 이상의 텐서 사이의 행렬 곱(tf.matmul)
3차원 이상의 텐서 사이의 행렬 곱 - 텐서플로우 목차 3차원 텐서 사이의 행렬 곱 어떻게 작동하는걸까? 5차원 텐서 사이의 행렬 곱 3차원 텐서 사이의 행렬 곱 텐서플로우를 처음 접하고 텐서플로우 코드를 보다가 아래 예시 코드처럼 3차원 텐서 사이에서 행렬 곱(tf.matmul)을 하는 코드를 만났습니다. 행렬 곱은 2차원에서만 정의되는 줄 알고 있었는데 3차원 텐서에서도 어떻게 행렬 곱(tf.matmul)함수가 사용 가능한 건지 의문이 들었습니다. A = tf.Variable(tf.random_normal([2, 2, 3])) B = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3, 7])) C = tf.matmul(A, B) 텐서플로우에서 텐서는 다차원 행렬, 코드상에서는 다차원 배열..
텐서플로우
2019. 3. 24. 16:04
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