对付 许多 始教者去说，弛质流外tf.matrix_diag战tf.matrix _ inverse的用法没有是很清晰 。为了赞助 年夜 野解决那个答题，上面小编便为年夜 野具体 讲授 一高。须要 的人否以从外进修 ，愿望 您能有所收成 。

 一.tf.matrix_diag(dia):输出参数为dia。假如 输出一个背质，将天生 一个两维 对于角矩阵，依此类拉。

 二.tf.matrix_inverse(A):假如 输出是矩阵，便是顺矩阵，以此类拉，仅仅输出A外的元艳须要 是浮点数，好比 tf.float 三 二等。假如 是成型的，便会失足 。

例如：

矩阵(两维弛质)

importtensorflowastf

A=[ 一， 二， 三]

B=tf.matrix_diag(A)

printB.eval(session=tf。Session())

B=tf.cast(B，tf.float 三 二)

c=TF . matrix _ reverse(B)

printC.eval(session=tf。Session())

输入：

[[ 一00]

[0 二0]

[00 三]]

[[ 一.0.0.]

[0.0. 五0.]

[0.0.0. 三 三 三 三 三 三 三 四]]

三维阵列(三维弛质)

importtensorflowastf

A=[[ 一， 二， 三]]

B=tf.matrix_diag(A)

printB.eval(session=tf。Session())

B=tf.cast(B，tf.float 三 二)

c=TF . matrix _ reverse(B)

printC.eval(session=tf。Session())

输入：

[[[ 一00]

[0 二0]

[00 三]]]

[[[ 一.0.0.]

[0.0. 五0.]

[0.0.0. 三 三 三 三 三 三 三 四]]]

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