tensorflow矩阵相乘问题

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我想定义一个1行2列的数组x和一个2行3列的数组w1相乘：

[In]
x = np.array([0.7, 0.9])
x.shape
[Out]
(2,)

这里说明定义的x是一个2行的数组

而我们原意时想定义一个1行2列的数组，这样做就好啦

[In]
x = np.array([[0.7, 0.9],])
x.shape
[Out]
(1, 2)

这样在计算矩阵相乘就正常了

[In]
x = np.array([[0.7, 0.9],])
w1 = np.array([[0.2, 0.1, 0.4],[0.3, -0.5, 0.2]])
a = tf.matmul(x,w1) # matmul(x,y)表示x和y矩阵相乘
a
[Out]
<tf.Tensor 'MatMul_6:0' shape=(1, 3) dtype=float64>

tf.constant()定义数组时也是同理