使用Numpy/TensorFlow中的tensordot进行多维矩阵相乘

在使用Numpy或者TensorFlow的tensordot方法进行矩阵相乘的时候,axes是一个重要的参数,它可以定义两个矩阵互乘的时候是使用内积、外积、或是其他方法。不管Numpy还是TensorFlow,它们使用tensordot的axes参数的方法是一样的,本文在举例时混用了这两个函数,千万不要被迷惑。 以TensorFlow的tensordot为例,其语法为: tf.tensordot( a, b, axes, name=None ) 其中a和b为输入的两个矩阵,参数axes定义了两个矩阵如何相乘。 如设置“axes=0”的时候,就是计算a和b的外积(outer produ