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文檔簡介

第numpy和tensorflow中的各種乘法(點乘和矩陣乘)1)點乘(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)相等才能進行乘法運算。

2)矩陣乘----按照矩陣乘法規(guī)則做運算

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，才能進行乘法運算

1.numpy

1)點乘

importnumpyasnp

w=np.array([[0.4],[1.2]])

x=np.array([range(1,6),range(5,10)])

printw

printx

printw*x

運行結(jié)果如下圖：

2)矩陣乘

importnumpyasnp

w=np.array([[0.4,1.2]])

x=np.array([range(1,6),range(5,10)])

printw

printx

printnp.dot(w,x)

運行結(jié)果如下：

2.tensorflow

1)點乘

importtensorflowastf

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)

printsess.run(w)

printsess.run(x)

printsess.run(y)

運行結(jié)果如下：

2)矩陣乘

#coding:utf-8

importtensorflowastf

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

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