TensorFlowで行列 - スカラー乗法を行うには？

TensorFlowのスカラーで行列を乗算する最良の方法は何でしょうか？私は単純にスカラー値で行列をスケールアップしたいと思っています。TensorFlowで行列 - スカラー乗法を行うには？

ありがとうございます！

あなたは暗黙的にサイズに合わせて、その引数をブロードキャスト要素単位tf.mul()操作、使用するスカラーで行列（またはその他のテンソル）を掛けることができます：

x = tf.constant([[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]]) 
y = tf.mul(x, 2.0) 

sess = tf.Session() 
print sess.run(y) 
# ==> [[2.0, 0.0], [0.0, 2.0]]

2016-03-24 15:21:49 mrry

ありがとうございます！私は2.0の正しいものではない単一の変数のテンソルのためにもうまくいくと思いますか？ –

'z = tf.Variable（some_scalar）;を実行できます。 y = tf.mul（x、z） '（または' z = tf.constant（...） 'など）。 – mrry

TensorFlow 1.0のtf.multiply（）に改名されました。また、関数tf.scalar_mul（）があることにも注意してください。 –

scalar_mul(scalar, x)

がスカラーを乗算しTensorまたはIndexedSlicesオブジェクトです。スカラを掛けやすいが、任意のテンソルと乗算に高価ですIndexedSlices オブジェクトを扱うかもしれない勾配のコードに使用するもの

。

Args：スカラー：A 0-DスカラーTensor。既知の形をしている必要があります。 x：TensorまたはIndexedSlicesをスケーリングします。

戻り値：xと同じタイプ（Tensor又はIndexedSlices）の scalar * x。

2017-10-25 10:27:32

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