Keras 后端矩阵乘法 - Python

Keras 是一个深度学习的框架，其前端包括整个深度学习算法和模型的实现。然而，Keras 并不处理其后端的实现（如 TensorFlow、Theano 或 CNTK），这也就使得 Keras 更加通用和灵活。

在使用 Keras 的时候，有时候需要进行矩阵乘法等运算。这时候就需要使用 Keras 后端提供的矩阵乘法实现。

在 Keras 后端中，矩阵乘法可以使用 dot 函数实现：

from keras import backend as K

output = K.dot(input1, input2)

这里 input1 和 input2 均为输入的矩阵，output 为输出的矩阵。

此外，dot 函数默认进行矩阵乘法，还可以进行向量点乘等运算。为了进行向量点乘等运算，需要指定 axes 参数，例如：

output = K.dot(input1, input2, axes=1)

上述代码将对 input1 和 input2 进行向量点乘运算。

总之，Keras 后端提供了强大的矩阵运算能力，可以用于实现各种深度学习模型。