[英]What is the difference between tf.matmul and tf.batch_matmul in Tensorflow?
例如，如果我有以下數據：
x = tf.placeholder("float", [None, n, n])
y = tf.placeholder("float", [None, n, n])
兩種操作之間有什么區別嗎？
res = tf.matmul(x,y)
res = tf.batch_matmul(x,y)
不推薦使用tf.batch_matmul而推薦使用0.12和更高版本中的tf.matmul ，因此在更高版本中沒有區別。 較早的版本要求matmul等級為2的輸入，但允許batch_matmul為更大的等級
Tensorflow-tf.matmul的conv特征和向量作為批處理matmul
[英]Tensorflow - tf.matmul of conv features and a vector as a batch matmul
tensorflow 中的 tf.matmul(X,weight) 與 tf.matmul(X,tf.traspose(weight))
[英]tf.matmul(X,weight) vs tf.matmul(X,tf.traspose(weight)) in tensorflow
如何在 Tensorflow 中自定義張量運算，類似於 tf.matmul？
[英]How to customize tensor operation in Tensorflow similar to tf.matmul?
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