将数组和张量转换为矩阵，然后执行矩阵运算答案

【问题标题】：Convert arrays and tensors to matrices then perform matrix operations将数组和张量转换为矩阵，然后执行矩阵运算
【发布时间】：2020-09-04 17:37:42
【问题描述】：

我有两个大小为 (128,) 的数组和第三个大小为 (784, 128) 的数组：

array1.shape()
out: (128,)
array2.shape()
out: (128,)
array3.shape()
out: (784,128)

它们具有相同的数据类型，但 dtype() 输出不同：

array1.dtype
out: float32
array2.dtype
out: <dtype: 'float32'>
array2.dtype
out: <dtype: 'float32'>

它们属于不同的类：

type(array1)
out: <class 'numpy.ndarray'>
type(array2)
out: <class 'tensorflow.python.ops.resource_variable_ops.ResourceVariable'>
type(array3)
out: <class 'tensorflow.python.ops.resource_variable_ops.ResourceVariable'>

我要执行以下矩阵运算：

(array1 - array2) * array3.T

其中T是array3的转置。

最后，输出矩阵（即 [784 * 1]）需要重新整形为形状为 28 * 28 的 uint8 数组，这样我就可以在 plot 上输出 matplotlip。

谁能帮我先把数组转换成矩阵。然后正确转置第三个数组。最后，将输出重塑为大小为 28 * 28 的 uint8 数组。

我正在 python 中使用 tensorflow 和 keras。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow matrix keras matrix-multiplication

【解决方案1】：

将 array1 转换为 np.asmatrix()

array1 = np.asmatrix(array1)

对于array2，将其更改为numpy数组拳头，然后将其转换为矩阵：

array2 = array2.numpy()
array2 = np.asmatrix(array2)

对于array3，先将其更改为numpy数组，然后将其转换为矩阵。最后，转置该矩阵：

array3 = array3.numpy()
array3 = np.asmatrix(array3)
array3 = np.transpose(array3)

最后，应用矩阵运算：

result = (array1 - array2) * array3

要绘制输出，请使用以下命令：

result = np.array(result)
plt.imshow(result.reshape(28, 28), cmap='gray')
plt.show()

【讨论】：