TensorFlow.js tf.matMul()函数

tf.matMul() 函数是 TensorFlow.js 的矩阵乘法函数。它可以计算两个矩阵的乘积并返回结果。这个函数非常有用，因为在深度学习中，矩阵乘法是一种非常普遍的操作，经常用于计算神经网络模型中的各个层之间的计算。

用法

tf.matMul(a, b) 接受两个张量作为输入，并返回他们的乘积。

const a = tf.tensor([
  [1, 2],
  [3, 4]
]);

const b = tf.tensor([
  [5, 6],
  [7, 8]
]);

const result = tf.matMul(a, b);

result.print();
/*
  Tensor
    [[19, 22],
     [43, 50]]
*/

在这个例子中，我们先创建了两个 $2 \times 2$ 的张量 a 和 b，然后对它们进行矩阵乘法。结果是一个 $2 \times 2$ 的张量，其值为：

$$ \begin{bmatrix} 1 & 2 \ 3 & 4 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 5 & 6 \ 7 & 8 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 19 & 22 \ 43 & 50 \end{bmatrix} $$

注意事项

两个矩阵相乘的时候，需要注意它们的维度必须满足矩阵乘法的规则。可以分别计算输入矩阵的行数和列数来看它们是否可以相乘：

• 如果矩阵 A 的形状为 $m \times n$，矩阵 B 的形状为 $n \times p$，则它们可以相乘，结果矩阵的形状为 $m \times p$。
• 如果矩阵 A 的形状为 $m_1 \times n_1$，矩阵 B 的形状为 $m_2 \times n_2$，且 $n_1 \neq m_2$，则无法相乘。

在 TensorFlow.js 中，如果两个张量的维度不能满足上述规则，调用 tf.matMul() 函数时会抛出异常。因此，使用这个函数的时候，需要注意输入矩阵的形状。

进一步阅读

• tf.tensor()
• tf.add()
• tf.sub()
• tf.mul()