tf.linalg.matmul

Умножает матрицу a на матрицу b, получая a * b.

tf.linalg.matmul(
    a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False,
    a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, name=None
)

Входы после любых транспонирований должны быть тензорами ранга >= 2, где внутренние 2 измерения определяют допустимые размеры матричного умножения, а любые дополнительные внешние измерения определяют соответствующий размер пакета.

Обе матрицы должны быть одного типа. Поддерживаемые типы: float16, float32, float64, int32, complex64, complex128.

Любую матрицу можно транспонировать или сопрячь транспонировать на лету, установив соответствующий флаг в True. По умолчанию они False.

Если одна или обе матрицы содержат много нулей, можно использовать более эффективный алгоритм умножения, установив соответствующий флаг a_is_sparse или b_is_sparse в True. По умолчанию они False . Эта оптимизация доступна только для обычных матриц (тензоры ранга-2) с типами данных bfloat16 или float32.

Простое матричное умножение тензора 2-D:

a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], shape=[2, 3])
a  # 2-D tensor
<tf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=int32, numpy=
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]], dtype=int32)>
b = tf.constant([7, 8, 9, 10, 11, 12], shape=[3, 2])
b  # 2-D tensor
<tf.Tensor: shape=(3, 2), dtype=int32, numpy=
array([[ 7,  8],
       [ 9, 10],
       [11, 12]], dtype=int32)>
c = tf.matmul(a, b)
c  # `a` * `b`
<tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=int32, numpy=
array([[ 58,  64],
       [139, 154]], dtype=int32)>

Матричное умножение пакета с формой пакета [2]:

a = tf.constant(np.arange(1, 13, dtype=np.int32), shape=[2, 2, 3])
a  # 3-D tensor
<tf.Tensor: shape=(2, 2, 3), dtype=int32, numpy=
array([[[ 1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6]],
       [[ 7,  8,  9],
        [10, 11, 12]]], dtype=int32)>
b = tf.constant(np.arange(13, 25, dtype=np.int32), shape=[2, 3, 2])
b  # 3-D tensor
<tf.Tensor: shape=(2, 3, 2), dtype=int32, numpy=
array([[[13, 14],
        [15, 16],
        [17, 18]],
       [[19, 20],
        [21, 22],
        [23, 24]]], dtype=int32)>
c = tf.matmul(a, b)
c  # `a` * `b`
<tf.Tensor: shape=(2, 2, 2), dtype=int32, numpy=
array([[[ 94, 100],
        [229, 244]],
       [[508, 532],
        [697, 730]]], dtype=int32)>

Поскольку python >= 3.5 поддерживается оператор @ (см. PEP 465). В TensorFlow он просто вызывает функцию tf.matmul(), поэтому следующие строки эквивалентны:

d = a @ b @ [[10], [11]]
d = tf.matmul(tf.matmul(a, b), [[10], [11]])