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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 m1 的矩阵，x 为 mn 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 mn 的矩阵，x 为 mn 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 mp 的矩阵，x 为 pn 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
numpy
1）点乘
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import numpy as npw = np.array([[0.4], [1.2]])
x = np.array([range(1,6), range(5,10)])print w
print x
print w*x
运行结果如下图：
2）矩阵乘
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import numpy as npw = np.array([[0.4, 1.2]])
x = np.array([range(1,6), range(5,10)])print w
print x
print np.dot(w,x)
运行结果如下：
tensorflow
1）点乘
import tensorflow as tfw = 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)
运行结果如下：
2）矩阵乘
'''
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'''
# coding:utf-8
import tensorflow as tfw = 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)
运行结果如下：
尾语
感谢你观看我的文章呐~本次航班到这里就结束啦 🛬
希望本篇文章有对你带来帮助 🎉，有学习到一点知识~
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