TensorFlow中添加方法的区别是什么？

Question

三种添加方法： +，tf.add，tf.nn.bias_add。 我在ipython中进行了测试，这是测试数据。

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

所有三种方法都返回array([[11, 22],[13, 24]], dtype=int32)。 那么它们之间的区别是什么？

谢谢！

Answer 1

来自tensorflow文档here：

  

与tf.add不同，在两种类型都被量化的情况下，允许偏差的类型与值不同。

tf.add是一般添加操作，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。