【求助帖】关于tensorflow里的不同阶矩阵相加问题。


#1

代码如下:

import tensorflow as tf
#此时weight的阶是2*2的矩阵
weight = tf.Variable(tf.zeros([2,2],dtype=tf.float64),name='weight')
#此时bias的阶是(2,)不清楚,后边的空白表示什么
bias = tf.Variable(tf.zeros([2],dtype=tf.float64),name='bias')
#然后两个矩阵进行相加,不同阶矩阵是如何相加的
sum = bias+weight
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
      sess.run(init)
      print(sum.shape)

#输出结果是2*2的矩阵

我的疑问是

  • 那个(2,)表示什么意思?

  • 不同阶的矩阵是如何相加的?

我刚开始使用tensorflow,希望大家能帮忙解答下,谢谢大家!


#2

刚才看到一篇文章,是叙述不同阶张量是可以相加的。 numpy不同阶数张量相加问题 但还是对那个(2,)不理解,希望大家指教!


#3

我感觉是代表有多少个输入


#4

那个2应该是我定义的一维张量的值的个树,但是不清楚为啥有个逗号