行列の乗算:
tf.matmul(x,y) 行列乗算: A の形状は (2,3)、B の形状は (3,4)、結果の形状は (2,4) です。
行列と行列要素の演算:
行列要素を追加します。
tf.math.add(x,y) は x + y と同等です
行列減算:
tf.math.subtract(x,y) は xy と同等です
行列要素を乗算します。
tf.math.multiply(x,y) は x*y と同等です。
行列要素ごとの除算:
tf.math.devide(x,y) は x/y と同等です
行列要素の絶対値:
tf.math.abs(x)
比較演算:
tf.math.maximum(a,b)
tf.math.minimum(a,b)
tf.math.equal(a,b)
tf.math.equal(a,3)
tf.math.equal(3,3)
tf.math.equal(a,a)
tf.math.greater(a,3)
tf.math.greater_equal(a,3)
行列と数値の演算:
行列要素の乗算: 3*a は a*3 と同等です
行列要素の数を加算すると、3+a は a+3 と同等になります。
行列要素の数を減算します。3-a は a-3 と同等です。
行列要素の数を a/3,3/a で割ります。
行列要素に対する同様の計算操作は tf.math パッケージにあります。
特別：
最大値:
tf.math.reduce_max(a,axis=1,keepdims=True) は最後の次元の最大値になります。次元を保持するか圧縮するかを選択できます
最大値に対応する位置インデックス:
tf.argmax(predict_result["logits"],axis=-1) 最後の次元を圧縮して、最大値に対応する位置を見つけます
top_k の最大値を見つけます。
tf.math.top_k(x)
tf.where操作：
ベクトルを 0.5 より大きい場合は 1 に、0.5 より小さい場合は 0 に設定します。
tf.where(A>0.5, x=1, y=0) は、A>0.5 の条件が true の要素が x に設定され、false の要素が y に設定されることを示します。