2、创建一个 3x2 张量，对其进行转置操作，并计算其与一个 2x3 张量的矩阵乘法。

在TensorFlow中，首先创建一个3x2的张量和一个2x3的张量，然后分别进行转置和矩阵乘法操作。这里是一个示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个3x2的张量
tensor_3x2 = tf.constant([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], dtype=tf.int32)  # 或者使用其他数据类型

# 转置这个3x2张量
transpose_tensor = tf.transpose(tensor_3x2)
print("转置后的张量形状:", transpose_tensor.shape)

# 创建一个2x3的张量
tensor_2x3 = tf.constant([[7, 8, 9], [10, 11, 12]], dtype=tf.int32)  # 同样可以选择其他数据类型

# 确保这两个张量可以相乘，即第一个的列数等于第二个的行数
assert transpose_tensor.shape[1] == tensor_2x3.shape[0]

# 计算矩阵乘法
matrix_multiply_result = tf.matmul(transpose_tensor, tensor_2x3)
print("矩阵乘法结果:\n", matrix_multiply_result.numpy())