TensorFlow 辨异 —— tf.add(a, b) 与 a+b（tf.assign 与 =）、tf.nn.bias_add 与 tf.add（转）

1. tf.add(a, b) 与 a+b

在神经网络前向传播的过程中，经常可见如下两种形式的代码：

• tf.add(tf.matmul(x, w), b)
• tf.matmul(x, w) + b

简而言之，就是 tf.add(a, b) 与 a + b二者的区别，类似的也有，tf.assign 与 =（赋值运算符）的差异。

在计算精度上，二者并没有差别。运算符重载的形式a+b，会在内部转换为，a.__add__(b)，而a.__add__(b)会再一次地映射为tf.add，在 math_ops.py中相关的映射如下：

_OverrideBinaryOperatorHelper(gen_math_ops.add, "add")

In tensorflow what is the difference between tf.add and operator (+)?

2. tf.nn.bias_add 与 tf.add

tf.nn.bias_add 是 tf.add 的一个特例，也即 tf.add 支持的操作比 tf.nn.bias_add 更多。二者均支持 broadcasting（广播机制），也即两个操作数最后一个维度保持一致。

除了支持最后一个维度保持一致的两个操作数相加外，tf.add 还支持第二个操作数是一维的情况。

转自：https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/66477742