線性代數中，乘法是很重要的運算，具體的矩陣乘法原理可以翻教材，或看一下阮大神的這篇文章：http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/09/matrix-multiplication.html。

　　在tensorflow中，經常使用以下幾種乘法：

1. 點乘  即常數與向量相乘或向量點乘

   sess = tf.Session()
   
   a = tf.constant([ 0.1, 0.4, 1.2], dtype=tf.float32)
   b = tf.constant([10.0, 5.0, 1.0], dtype=tf.float32)
   
   c = 2.0
   
   print
    
   (sess.run(a * b))
   
   print(sess.run(c * a))

    

2. 矩陣相乘

   sess = tf.Session()
   
   a = np.random.random((4, 3))
   b = np.random.random((3, 5))
   
   print(sess.run(tf.matmul(a, b)))

    

3. 內積

   c = np.random.random((1, 5))
   
   print(sess.run(tf.multiply(b, c)))