tensorflow中的求和点积和常量

在TensorFlow中，求和、点积和常量是常用的操作。

1. 求和（Summation）：在TensorFlow中，可以使用tf.reduce_sum()函数对张量进行求和操作。该函数可以沿着指定的维度对张量进行求和，返回一个新的张量。求和操作在很多机器学习算法中都是常见的，例如计算损失函数、计算梯度等。

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1. 点积（Dot Product）：在TensorFlow中，可以使用tf.tensordot()函数计算两个张量的点积。点积是两个向量对应位置元素的乘积之和，用于衡量两个向量之间的相似度或相关性。在机器学习中，点积常用于计算特征之间的相似度、计算卷积操作等。

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1. 常量（Constant）：在TensorFlow中，可以使用tf.constant()函数创建一个常量张量。常量是指在计算过程中不会发生变化的值，可以用于存储模型的超参数、固定的输入数据等。常量在TensorFlow中是不可训练的，即其值在计算图构建后就确定了。

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总结：

• 求和、点积和常量是TensorFlow中常用的操作。
• 求和操作可以使用tf.reduce_sum()函数进行，用于计算张量沿指定维度的和。
• 点积操作可以使用tf.tensordot()函数进行，用于计算两个张量的点积。
• 常量可以使用tf.constant()函数创建，用于存储不可变的值。
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