tf.einsum在TensorFlow 2.x中的应用详解

tf.einsum是TensorFlow库中的一个有力巨大工具，它允许用户用Einstein求和约定施行麻烦的张量操作。这些个操作包括矩阵相乘、拼接、切片等。

TensorFlow简介

TensorFlow是由Google Brain团队开发的开源机器学库， 它给了一个灵活的工具集，用于。TensorFlow支持许多种语言，包括Python，并且能运行在各种平台和结实件上。

tf.einsum语法

tf.einsum函数收下两个参数：一个是操作字符串，另一个是输入张量列表。操作字符串定义了张量之间怎么进行操作，而输入张量列表指定了参与操作的张量。

矩阵相乘

矩阵相乘是tf.einsum最常用的功能之一。

import tensorflow as tf
import numpy as np
A = np.random.rand
B = np.random.rand
result = tf.einsum
print

张量拼接

tf.einsum还能用于拼接张量。

import tensorflow as tf
import numpy as np
A = np.random.rand
B = np.random.rand
result = tf.einsum
print

张量切片

import tensorflow as tf
import numpy as np
A = np.random.rand
result = tf.einsum
print

tf.einsum的优势

用tf.einsum有许许多优势， 包括：

• 简洁的语法，容易于搞懂和用。
• 灵活的操作，能施行各种张量操作。
• 高大效的性能，能少许些计算时候。

tf.einsum是TensorFlow 2.x中的一个非常有用的工具，它能帮用户施行麻烦的张量操作。通过本文的介绍， 我们了解了tf.einsum的语法和用场景，相信对TensorFlow的学会更进一步。

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