下面是TensorFlow 2.0的一段程序片断，阅读后回答问题。 c1 = tf.constant([[1],[2]], name="c1")[br][/br]c2 = tf.constant([[1,2]], name="c2")[br][/br]v1 = tf.Variable([[1],[2]], name="v1")[br][/br]v2 = tf.Variable([[1, 2]], name="v1")[br][/br]mat_res_c = tf.matmul(c1, c2, name="mat_res_c")[br][/br]mat_res_v = tf.matmul(v1, v2, name="mat_res_v")[br][/br]return c1, v1, mat_res_c, mat_res_v [br][/br] 请根据上述代码运行情况填写结果： (1)tensorflow:__________ (2)Eager张量c1: (3)Eager张量v1:[tf.Variable 'v1:0' shape=________ dtype=int32, numpy=array([[1], [2]])] (4)Eager张量v1: (5)Eager变量张量矩阵计算结果:

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2022-07-23

下面是TensorFlow 2.0的一段程序片断，阅读后回答问题。 c1 = tf.constant([[1],[2]], name="c1")[br][/br]c2 = tf.constant([[1,2]], name="c2")[br][/br]v1 = tf.Variable([[1],[2]], name="v1")[br][/br]v2 = tf.Variable([[1, 2]], name="v1")[br][/br]mat_res_c = tf.matmul(c1, c2, name="mat_res_c")[br][/br]mat_res_v = tf.matmul(v1, v2, name="mat_res_v")[br][/br]return c1, v1, mat_res_c, mat_res_v [br][/br] 请根据上述代码运行情况填写结果： (1)tensorflow:__ (2)Eager张量c1: (3)Eager张量v1:[tf.Variable 'v1:0' shape= dtype=int32, numpy=array([[1], [2]])] (4)Eager张量v1: (5)Eager变量张量矩阵计算结果:

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举一反三