对Tensorflow中的矩阵运算函数详解
tf.diag(diagonal,name=None)#生成对角矩阵
importtensorflowastf; diagonal=[1,1,1,1] withtf.Session()assess: print(sess.run(tf.diag(diagonal)))
#输出的结果为[[1000] [0100] [0010] [0001]]
tf.diag_part(input,name=None)#功能与tf.diag函数相反,返回对角阵的对角元素
importtensorflowastf; diagonal=tf.constant([[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]]) withtf.Session()assess: print(sess.run(tf.diag_part(diagonal)))
#输出结果为[1,1,1,1]
tf.trace(x,name=None)#求一个2维Tensor足迹，即为对角值diagonal之和
importtensorflowastf; diagonal=tf.constant([[1,0,0,3],[0,1,2,0],[0,1,1,0],[1,0,0,1]]) withtf.Session()assess: print(sess.run(tf.trace(diagonal)))#输出结果为4
tf.transpose(a,perm=None,name='transpose')#调换tensor的维度顺序，按照列表perm的维度排列调换tensor的顺序
importtensorflowastf; diagonal=tf.constant([[1,0,0,3],[0,1,2,0],[0,1,1,0],[1,0,0,1]]) withtf.Session()assess: print(sess.run(tf.transpose(diagonal)))#输出结果为[[1001] [0110] [0210] [3001]]
tf.matmul(a,b,transpose_a=False,transpose_b=False,a_is_sparse=False,b_is_sparse=False,name=None)#矩阵相乘
transpose_a=False,transpose_b=False#运算前是否转置
a_is_sparse=False,b_is_sparse=False#a,b是否当作系数矩阵进行运算
importtensorflowastf; A=tf.constant([1,0,0,3],shape=[2,2]) B=tf.constant([2,1,0,2],shape=[2,2]) withtf.Session()assess: print(sess.run(tf.matmul(A,B)))
#输出结果为[[21] [06]]
tf.matrix_determinant(input,name=None)#计算行列式
importtensorflowastf; A=tf.constant([1,0,0,3],shape=[2,2],dtype=tf.float32) withtf.Session()assess: print(sess.run(tf.matrix_determinant(A)))
#输出结果为3.0
tf.matrix_inverse(input,adjoint=None,name=None)
adjoint决定计算前是否进行转置
importtensorflowastf; A=tf.constant([1,0,0,2],shape=[2,2],dtype=tf.float64) withtf.Session()assess: print(sess.run(tf.matrix_inverse(A)))
#输出结果为[[1.0.] [0.0.5]]
tf.cholesky(input,name=None)#对输入方阵cholesky分解，即为将一个对称正定矩阵表示成一个下三角矩阵L和其转置的乘积德分解
importtensorflowastf; A=tf.constant([1,0,0,2],shape=[2,2],dtype=tf.float64) withtf.Session()assess: print(sess.run(tf.cholesky(A)))
#输出结果为[[1.0.] [0.1.41421356]]
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