tensorflow - TensorFlow 中的 add 方法有什么区别？

Question

三种添加方法:+ , tf.add , tf.nn.bias_add .
我在ipython中做了测试，这里是测试数据。

a = tf.Variable([[1,2],[3,4]])
b = tf.Variable([10,20])

所有三个方法都返回 array([[11, 22],[13, 24]], dtype=int32) .
那么它们之间有什么区别呢？

谢谢!

Answer 1

来自 tensorflow 文档 here :

Unlike tf.add, the type of bias is allowed to differ from value in the case where both types are quantized.

tf.add是一般的加法运算，而 tf.nn.bias_add专门用于向权重添加偏差，如果 dtypes 不相同，则会引发异常。