numpy和tensorflow中的各种乘法（点乘和矩阵乘）-创新互联

点乘和矩阵乘的区别：

1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法

若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。

若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。

w的列数只能为 1 或 与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算。

2）矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算

若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。

只有 w 的列数 == x的行数 时，才能进行乘法运算

1. numpy

1）点乘

'''
遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：857662006 
寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！
'''
1 import numpy as np
2 
3 w = np.array([[0.4], [1.2]])
4 x = np.array([range(1,6), range(5,10)])
5 
6 print w
7 print x
8 print w*x

运行结果如下图：

2）矩阵乘

'''
遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：857662006 
寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！
'''
1 import numpy as np
2 
3 w = np.array([[0.4, 1.2]])
4 x = np.array([range(1,6), range(5,10)])
5 
6 print w
7 print x
8 print np.dot(w,x)

运行结果如下：

2. tensorflow

1）点乘

 1 import tensorflow as tf
 2 
 3 w = tf.Variable([[0.4], [1.2]], dtype=tf.float32) # w.shape: [2, 1]
 4 x = tf.Variable([range(1,6), range(5,10)], dtype=tf.float32) # x.shape: [2, 5]
 5 y = w * x     # 等同于 y = tf.multiply(w, x)   y.shape: [2, 5]
 6 
 7 sess = tf.Session()
 8 init = tf.global_variables_initializer()
 9 sess.run(init)
10 
11 print sess.run(w)
12 print sess.run(x)
13 print sess.run(y)

运行结果如下：

2）矩阵乘

'''
遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：857662006 
寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！
'''
 1 # coding:utf-8
 2 import tensorflow as tf
 3 
 4 w = tf.Variable([[0.4, 1.2]], dtype=tf.float32) # w.shape: [1, 2]
 5 x = tf.Variable([range(1,6), range(5,10)], dtype=tf.float32) # x.shape: [2, 5]
 6 y = tf.matmul(w, x) # y.shape: [1, 5]
 7 
 8 sess = tf.Session()
 9 init = tf.global_variables_initializer()
10 sess.run(init)
11 
12 print sess.run(w)
13 print sess.run(x)
14 print sess.run(y)

运行结果如下：

另外有需要云服务器可以了解下创新互联cdcxhl.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。