关于 tf.matmul() 和 tf.multiply() 区别的说明
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简介：
本文详细解析了TensorFlow中两个常用函数tf.matmul()和tf.multiply()之间的区别。通过实例演示，帮助读者更好地理解这两个操作在矩阵运算中的不同应用。
直接看代码吧。
```python
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], shape=[2, 3])
b1 = tf.constant([7, 8, 9, 10, 11, 12], shape=[3, 2])
b2 = tf.constant([7, 8, 9, 10, 11, 12], shape=[2, 3])
```
这段代码定义了三个常量矩阵`a`, `b1`, 和 `b2`. 其中，`a` 是一个形状为 [2x3] 的矩阵。而 `b1` 则是一个形状为 [3x2] 的矩阵，并且其元素是按照顺序排列的整数序列从7到12。同样地，`b2` 也是一个形状为[2x3]的矩阵，它包含相同的数值但与 b1 不同的是它的维度不同。
接下来要进行的操作是用 `a` 和 `b1`, 或者 `a` 和 `b2` 进行矩阵乘法运算。
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