TensorFlow 的 shorthand 运算符是什么？
What are the shorthand operators for TensorFlow?
我很少使用 TensorFlow，但它看起来很有前途。我正在学习 DeepLearning.ai 的 Coursera 第二门课程（改进深度神经网络：超参数调整、正则化和优化）。
我注意到有一个等价于（ish）的简单操作，例如：
- tf.matmul(a,b) ≈ a @ b
- tf.add(a,b) ≈ a + b
我更喜欢 shorthand 操作，因为它们可能使代码更易于阅读。所以...
shorthand运算符有哪些？
有没有什么地方可以找到所有可能的操作？
此外，我很希望听到一些关于使用这些 shorthand 运算符是否是一个好的做法的反馈...
这不是 tensorflow 特有的，而是 python 语言的一个功能。通过定义一些特殊的成员函数，您可以使用这些 "shortcuts"——例如，如果您实现了 __add__ 成员函数，那么您可以使用 + 来调用该函数。
您可以找到更多关于 here regarding "numeric" operators, and here 关于 "container" 运算符（例如 []）的信息。同一页上还有一些。
这是一项 python 功能，这意味着它们可能取决于您使用的 python 版本。我更具体地考虑 python 3.5 中出现的 @，因此不能在 python 2.7 AFAIK 中使用。
这些快捷方式使代码更易于阅读，目前我还没有看到任何诱导惩罚，所以你可以随意使用。
我很少使用 TensorFlow，但它看起来很有前途。我正在学习 DeepLearning.ai 的 Coursera 第二门课程（改进深度神经网络：超参数调整、正则化和优化）。
我注意到有一个等价于（ish）的简单操作，例如：
- tf.matmul(a,b) ≈ a @ b
- tf.add(a,b) ≈ a + b
我更喜欢 shorthand 操作，因为它们可能使代码更易于阅读。所以...
shorthand运算符有哪些？
有没有什么地方可以找到所有可能的操作？
此外，我很希望听到一些关于使用这些 shorthand 运算符是否是一个好的做法的反馈...
这不是 tensorflow 特有的，而是 python 语言的一个功能。通过定义一些特殊的成员函数，您可以使用这些 "shortcuts"——例如，如果您实现了 __add__ 成员函数，那么您可以使用 + 来调用该函数。
您可以找到更多关于 here regarding "numeric" operators, and here 关于 "container" 运算符（例如 []）的信息。同一页上还有一些。
这是一项 python 功能，这意味着它们可能取决于您使用的 python 版本。我更具体地考虑 python 3.5 中出现的 @，因此不能在 python 2.7 AFAIK 中使用。
这些快捷方式使代码更易于阅读，目前我还没有看到任何诱导惩罚，所以你可以随意使用。