乘法的具體步驟為：a*b=c。設新生成的矩陣的元素c(i,j)表示c矩陣第i行第j列元素，他是由a矩陣第i行的行向量和b矩陣第j列的列向量做對應元素相乘後累加得到的值（向量內積）。以下面為例：
python的矩陣乘法有兩種，一種是對應位置的數直接相乘，表示方法是a*b。例如：
此外這裡要插播一下python的廣播機制：在python中，矩陣間加法的直接數乘理論上要求兩個參與運算的矩陣維度相同，但是由於python存在廣播機制，我們可以只讓他們的某一維相同（或者成比例），比如a矩陣是3*2的，而b矩陣是1*2的，python可以將b矩陣通過行複製的方式將b矩陣變成3*2的矩陣後，進行運算。（如果下列**看不懂可以先看下面的語法部分）
執行結果如下：
而最低要求是兩個維度成比例，否則就會出現下面的情況：
執行結果如下：
大體意思是說，由於我們給的矩陣，兩個維度不滿足比例，python無法通過廣播機制（將其中乙個矩陣進行橫向縱向拷貝擴充變成和另乙個矩陣同維度）
python中的第二種矩陣乘法就是數學上的矩陣乘法：
在tensorflow中，已經將矩陣乘法封裝為tf.matmul(矩陣a，矩陣b)。
執行結果如下：
首先第一步，我們需要將tensorflow這個包匯入，語法為import tensorflow as tf，之後我們可以用tf代替tensorflow。
tensorflow大體上將資料分為變數和常量兩種，tensorflow稱他們為tensor[張量]。
1）定義張量
2）定義張量間的運算
3）在會話中執行運算
顧名思義，是在執行過程中值不會改變的量。宣告的方法為tf.constant(矩陣資料，資料型別[可選，若不指定則由直譯器自行決定，型別不統一的矩陣無法進行運算])。
注意，python中會存在一些非常奇怪的秩為1的矩陣，參與運算的時候會產生一些難以debug的錯誤，因此我們切記用兩層中括號來表明我們的資料是個二維矩陣。例如，m1=tf.constant([[3,3]])，這樣宣告了乙個1行2列的常量矩陣。再如，m2=tf.constant([[2],[3]])，宣告了乙個2行1列的資料。內層的中括號表示某一層，層與層之間用,隔開。
我們輸出m1看一下發現結果為：tensor("const:0", shape=(1, 2), dtype=int32)。原因是，當前還沒有將他們放入計算圖進行計算，因此他們還是張量，並沒有實際的值。
變數也就是在執行過程中可以改變的值。宣告方法為tf.variable(矩陣資料)。
需要注意的是，tensorflow規定了對於變數的使用一定要先將其初始化。
執行結果為：
上述採用的是全域性初始化方法，也就是一次性將所有的變數都初始化，目測是有單個變數初始化的，但是確實沒有必要，強推全域性初始化方法。另外，我們也可以先獲得初始化方法，再執行。
但，還是覺得多次一舉2333。
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