In [1]:

    

import tensorflow as tf


    

In [2]:

    

import numpy as np


    

In [3]:

    

my_array = np.array([[1., 3., 5., 7., 9.],
                    [-2., 0., 2., 4., 6.],
                    [-6, -3., 0., 3., 6.]])


    

In [4]:

    

x_vals = np.array([my_array, my_array + 1])


    

In [17]:

    

x_data = tf.placeholder(tf.float64, shape=(3, 5))


    

In [13]:

    

m1 = np.array([[1.0], [0.0], [2.0], [4.0], [0.4]])


    

In [14]:

    

m2 = np.array([[20.]])


    

In [20]:

    

a1 = np.array([[14.]])


    

In [18]:

    

prod1 = tf.matmul(x_data, m1)


    

In [19]:

    

prod2 = tf.matmul(prod1, m2)


    

In [21]:

    

add1 = tf.add(prod2, a1)


    

In [23]:

    

with tf.Session() as sess:
    for x_val in x_vals:
        print(sess.run(add1, feed_dict={x_data: x_val}))


    

    




[[ 866.]
 [ 422.]
 [ 182.]]
[[ 1014.]
 [  570.]
 [  330.]]

In [ ]: