numpy和tensorflow中的各種乘法(點(diǎn)乘和矩陣乘)
更新時間：2021年03月22日 10:47:03 作者：MHyourh
這篇文章主要介紹了numpy和tensorflow中的各種乘法(點(diǎn)乘和矩陣乘),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
點(diǎn)乘和矩陣乘的區(qū)別：
1)點(diǎn)乘(即“ * ”) ---- 各個矩陣對應(yīng)元素做乘法
若 w 為 m*1 的矩陣，x 為 m*n 的矩陣，那么通過點(diǎn)乘結(jié)果就會得到一個 m*n 的矩陣。
若 w 為 m*n 的矩陣，x 為 m*n 的矩陣，那么通過點(diǎn)乘結(jié)果就會得到一個 m*n 的矩陣。
w的列數(shù)只能為 1 或 與x的列數(shù)相等(即n)，w的行數(shù)與x的行數(shù)相等 才能進(jìn)行乘法運(yùn)算。
2)矩陣乘 ---- 按照矩陣乘法規(guī)則做運(yùn)算
若 w 為 m*p 的矩陣，x 為 p*n 的矩陣，那么通過矩陣相乘結(jié)果就會得到一個 m*n 的矩陣。
只有 w 的列數(shù) == x的行數(shù) 時，才能進(jìn)行乘法運(yùn)算
1. numpy
1)點(diǎn)乘
import numpy as np w = np.array([[0.4], [1.2]]) x = np.array([range(1,6), range(5,10)]) print w print x print w*x
運(yùn)行結(jié)果如下圖：
2)矩陣乘
import numpy as np w = np.array([[0.4, 1.2]]) x = np.array([range(1,6), range(5,10)]) print w print x print np.dot(w,x)
運(yùn)行結(jié)果如下：
2. tensorflow
1)點(diǎn)乘
import tensorflow as tf w = tf.Variable([[0.4], [1.2]], dtype=tf.float32) # w.shape: [2, 1] x = tf.Variable([range(1,6), range(5,10)], dtype=tf.float32) # x.shape: [2, 5] y = w * x # 等同于 y = tf.multiply(w, x) y.shape: [2, 5] sess = tf.Session() init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) print sess.run(w) print sess.run(x) print sess.run(y)
運(yùn)行結(jié)果如下：
2)矩陣乘
# coding:utf-8 import tensorflow as tf w = tf.Variable([[0.4, 1.2]], dtype=tf.float32) # w.shape: [1, 2] x = tf.Variable([range(1,6), range(5,10)], dtype=tf.float32) # x.shape: [2, 5] y = tf.matmul(w, x) # y.shape: [1, 5] sess = tf.Session() init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) print sess.run(w) print sess.run(x) print sess.run(y)
運(yùn)行結(jié)果如下：
到此這篇關(guān)于numpy和tensorflow中的各種乘法(點(diǎn)乘和矩陣乘)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)numpy和tensorflow 乘法內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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