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• 往期回顾：【深度学习】你真的理解张量了吗？|标量、向量、矩阵、张量的秩|01
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0、前言

在张量的操作的时候，有下面几个概念总容易弄混：

• 点积
• 内积
• 外积
• 哈达玛积（Hadamard Product
• 矩阵乘法

这篇博客，我将结合这三种操作在深度学习中的运用，来讲解一下这三种操作的区别。

1、点积（Dot Product）

点积定义和计算：

点积是两个向量的之间的二元运算，结果为标量。数学意义上：取两个相等长度的数字序列(通常是坐标向量，也就是坐标点)，并返回一个数字。

对于向量(一阶张量）$\mathbf{u}=[u_1,u_2,\cdots ,u_n]$ 和 $\mathbf{v}=[v_1,v_2,\cdots ,v_n]$ ，$\mathbf{u},\mathbf{v}\in {\mathbb{R}}^n$，点积的定义为： 逐元素相乘，再相加

$$\mathbf{u}\cdot \mathbf{v}=\sum _{i=1}^n{u}_i{v}_i$$

在欧几里得空间中，点积也可表示为:
$$\mathbf{u}\cdot \mathbf{v}=\Vert \mathbf{u}\Vert \Vert \mathbf{v}\Vert \cos \theta \text{ (}\theta \text{ 为夹角) }$$

示例：
$$\left[\begin{array}{c}1\\ 2\end{array}\right]\cdot \left[\begin{array}{c}3\\ 4\end{array}\right]=1\times 3+2\times 4=11$$

特点：

• 仅适用于向量（一阶张量）。
• 满足交换律$\mathbf{u}\cdot \mathbf{v}=\mathbf{v}\cdot \mathbf{u}$
• 是内积在欧几里得空间中的特例（当内积空间为${\mathbb{R}}^n$且权重矩阵为单位矩阵时）

在深度学习中的应用

首先代码是：

# 点积（向量）
u = torch.tensor([1, 2, 3])
v = torch.tensor([4, 5, 6])
# NumPy
dot_product = np.dot(u, v)  # 或 u @ v，一维矩阵相乘=向量点乘# PyTorch
dot_product = torch.dot(u, v)  # 一维张量

1. 余弦相似度（Cosine Similarity）:
   归一化点积用于衡量向量相似性：
   $$\cos (\theta )=\frac{\mathbf{u}\cdot \mathbf{v}}{\Vert \mathbf{u}\Vert \Vert \mathbf{v}\Vert }=\frac{{\sum }_{i=1}^n{u}_i{v}_i}{\sqrt{{\sum }_{i=1}^n{u}_i^2}\sqrt{{\sum }_{i=1}^n{v}_i^2}}$$

   其中：

   • $\mathbf{u}\cdot \mathbf{v}$ 表示向量 $\mathbf{u}$ 和 $\mathbf{v}$ 的点积，即 ${\sum }_{i=1}^n{u}_i{v}_i$。

   • $\Vert \mathbf{u}\Vert$ 和 $\Vert \mathbf{v}\Vert$ 分别表示向量 $\mathbf{u}$ 和 $\mathbf{v}$ 的 $L_2$ 范数（也称为欧几里得范数），计算公式分别为 $\sqrt{{\sum }_{i=1}^n{u}_i^2}$ 和 $\sqrt{{\sum }_{i=1}^n{v}_i^2}$。

   • 余弦相似度常用于对比学习（Contrastive Learning）或推荐系统。

   # 计算两个特征向量的余弦相似度
   def cosine_similarity(u, v, eps=1e-8):dot_product = torch.dot(u, v)norm_u = torch.norm(u)norm_v = torch.norm(v)return dot_product / (norm_u * norm_v + eps) # 用于对比损失（如InfoNCE Loss）
   positive_sim = cosine_similarity(anchor, positive)  # 增大
   negative_sim = cosine_similarity(anchor, negative)  # 减小
   

2、内积（Inner Product）——点积的推广

定义和计算：

内积是点积的推广，适用于更一般的向量空间（如函数空间、矩阵空间）。对于向量或高阶张量，内积通常指在特定空间中的一种双线性运算，结果为标量。

在工科的讨论范围内，内积和点积会混在一起说。这是无可厚非的，毕竟点积是内积的一种特殊形式。

• 在${\mathbb{R}}^n$空间中，内积与点积相同（一阶张量，n维向量，n个元素相乘再相加）。

• 在矩阵空间（二阶张量）中，Frobenius内积定义为：即两个形状相同的矩阵对应位置的元素相乘后求和，结果是一个标量。
  $$⟨\mathbf{A},\mathbf{B}{⟩}_F=\sum _{i,j}{A}_{ij}{B}_{ij}=\mathrm{tr}({\mathbf{A}}^T\mathbf{B})$$

  其中$\mathrm{tr}(\cdot )$代表求矩阵的迹（trace）：$\mathrm{tr}({\mathbf{A}}^T\mathbf{B})={\sum }_{i=1}^n({\mathbf{A}}^T\mathbf{B}{)}_{ii}={\sum }_{i=1}^n{\sum }_{k=1}^m{A}_{ki}{B}_{ki}$

特点：

• 广义性：内积可以定义在函数、矩阵等对象上（如$⟨f,g⟩=\int f(x)g(x)dx)$
• 需满足正定性、对称性和线性性（在复空间中为共轭对称性）。
• 点积是内积在有限维实数空间中的特例。

示例：

矩阵内积：
$${⟨\left[\begin{array}{cc}1& 2\\ 3& 4\end{array}\right],\left[\begin{array}{cc}5& 6\\ 7& 8\end{array}\right]⟩}_F=1\times 5+2\times 6+3\times 7+4\times 8=70。$$

与内积的联系:内积 = 哈达玛积的所有元素之和。

内积的计算可以分解为两步：

1. 先计算哈达玛积：对输入矩阵/向量逐元素相乘。
2. 再求和：将哈达玛积的所有元素相加，得到标量。

运算	定义	输入要求	输出
哈达玛积	$\mathbf{A}\circ \mathbf{B}\text{,逐元素相乘:}{C}_{ij}=A_{ij}{B}_{ij}$	同形状矩阵/张量	同形状矩阵
内积	$\begin{array}{rl}& \text{向量:}⟨\mathbf{u},\mathbf{v}⟩=\sum _i{u}_i{v}_i\\ & \text{矩阵:}⟨\mathbf{A},\mathbf{B}{⟩}_F=\sum _{i,j}{A}_{ij}{B}_{ij}\end{array}$	向量同维或矩阵同形	标量

在深度学习中的应用（PyTorch代码实现

(1) 向量内积（就是点积，可以参考上面点积的应用）

import torchu = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])  # [3]
v = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0])  # [3]# 方法1：直接点积
dot_product = torch.dot(u, v)  # 输出: 1*4 + 2*5 + 3*6 = 32.0# 方法2：等价于求和逐元素乘积
dot_product_alt = torch.sum(u * v)  # 同上

(2) 矩阵内积（Frobenius内积）

A = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])  # [2, 2]
B = torch.tensor([[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]])  # [2, 2]# 方法1：逐元素乘后求和
frobenius_inner = torch.sum(A * B)  # 1*5 + 2*6 + 3*7 + 4*8 = 70.0# 方法2：迹运算
frobenius_inner_alt = torch.trace(A.T @ B)  # 同上

深度学习中的应用：
(1) 正则化（Regularization）

• L2 正则化（权重衰减）可以看作权重矩阵与自身的内积
  $$\Vert \mathbf{W}{\Vert }_F^2=⟨\mathbf{W},\mathbf{W}{⟩}_F$$这样做是为了避免在求导时出现平方根运算，简化计算，避免过拟合。

• 应用场景：L2权重衰减（权重矩阵的Frobenius范数）。在 L2 权重衰减中，正则化项通常使用 L2 范数的平方

• 代码：

  weight = torch.randn(100, 50, requires_grad=True)
  l2_reg = torch.sum(weight ** 2)  # 等价于 Frobenius 内积 <weight, weight>
  loss = model_loss + 0.01 * l2_reg  # 添加到总损失
  

(2) 核方法（Kernel Methods）

• 在支持向量机（SVM）或高斯过程中，内积用于计算数据在高维空间的相似性：$$K(\mathbf{x},\mathbf{y})=⟨\varphi (\mathbf{x}),\varphi (\mathbf{y})⟩$$其中 $\varphi$ 是特征映射。

• 核函数的核心思想是：直接计算高维空间中的内积 $⟨\varphi (\mathbf{x}),\varphi (\mathbf{y})⟩$而无需显式构造到高维$\varphi (\mathbf{x})$。对于高斯核，可以证明它对应一个无限维的特征映射（这里没有深究原理，但确实有数学公式可以证明）。

• 手动实现的高斯核

  import numpy as npdef rbf_kernel(x, y, sigma=1.0):"""手动实现高斯核（内积形式）"""distance = np.linalg.norm(x - y) ** 2  # ||x - y||^2return np.exp(-distance / (2 * sigma ** 2))  # K(x,y) = <φ(x), φ(y)># 示例计算
  x = np.array([1.0, 2.0])
  y = np.array([3.0, 4.0])
  print("手动计算高斯核:", rbf_kernel(x, y))
  

(3)自注意力机制中的Query-Key评分

• 虽然Transformer中的 $Q{K}^T$ 是矩阵乘法，但每个评分$Q_i\cdot K_j$是向量点积（内积）

  Q = torch.randn(10, 64)  # [seq_len, d_k]
  K = torch.randn(10, 64)  # [seq_len, d_k]
  scores = Q @ K.T  # [10, 10], 每个元素是内积
  

3、外积（Outer Product）

定义和计算：
在线性代数中，两个坐标向量的外积(Outer product)是一个矩阵。如果这两个向量的维数分别为n和m，那么它们的外积是一个n×m矩阵。(相当于n×1的矩阵核1×m的矩阵相乘）

外积是两个向量的张量积，结果为高阶张量。对于向量$\mathbf{u}\in {\mathbb{R}}^m$和$\mathbf{v}\in {\mathbb{R}}^n$，外积生成一个矩阵（二阶张量）：

$$\mathbf{u}\otimes \mathbf{v}=\mathbf{u}{\mathbf{v}}^T=\left[\begin{array}{ccc}{u}_1{v}_1& \cdots & u_1{v}_n\\ ⋮& \ddots & ⋮\\ u_m{v}_1& \cdots & u_m{v}_n\end{array}\right]$$
对于高阶张量，外积将它们的阶数相加（如$m$阶张量和$n$阶张量，计算外积，结果是$m+n$阶张量。

特点：

• 不满足交换律$(\mathbf{u}\otimes \mathbf{v}\ne \mathbf{v}\otimes \mathbf{u}$
• 用于构造高阶张量（如矩阵、三阶张量等）。
• 与叉积（Cross Product）不同（叉积仅适用于三维向量，结果为向量）。

示例：

$$\left[\begin{array}{c}1\\ 2\end{array}\right]\otimes \left[\begin{array}{cc}3& 4\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}1\times 3& 1\times 4\\ 2\times 3& 2\times 4\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}3& 4\\ 6& 8\end{array}\right]$$

在深度学习中的应用（PyTorch代码实现

import torch# 定义两个向量
u = torch.tensor([1, 2, 3])
v = torch.tensor([4, 5, 6])# 计算外积
outer_product = torch.outer(u, v)
print("外积结果:")
print(outer_product)# 等价的矩阵乘法matrix_m = u[:,None] @ v[None,:] assert torch.allclose(outer_product ,matrix_m )

4、哈达玛积（Hadamard Product）

是矩阵的逐元素乘积，与点积、外积无关。

哈达玛积（Hadamard Product），也称为 逐元素乘积（Element-wise Product），是一种基本的矩阵/张量运算，广泛应用于深度学习、信号处理和数值计算等领域。它与矩阵乘法完全不同，核心在于 对应位置的元素相乘，而非行列点积。

定义和计算：

对于两个形状相同的矩阵$\mathbf{A},\mathbf{B}\in {\mathbb{R}}^{m\times n}$，它们的哈达玛积$\mathbf{C}=\mathbf{A}\circ \mathbf{B}$定义为：

C i j = A i j × B i j , ∀ i ∈ { 1 , … , m } , j ∈ { 1 , … , n } C_{ij}=A_{ij}\times B_{ij},\quad\forall i\in\{1,\ldots,m\},j\in\{1,\ldots,n\} Cij​=Aij​×Bij​,∀i∈{1,…,m},j∈{1,…,n}

符号表示：

• 哈达玛积常用符号$\circ$ 或 $\odot$
• 在代码中通常用 * 或逐元素乘法函数（如 np.multiply、torch.mul）

特点：

• 输入要求：两个矩阵/张量必须形状完全相同（广播机制除外）
• 对应位置相乘，输出维度不变

在深度学习中的应用：

首先哈达玛积在python中用*运算符来表示：

A = torch.randn(2, 3)  # [2, 3]
B = torch.randn(2, 3)  # [2, 3]
hadamard = A * B  # 或 torch.mul(A, B)

1. 门控机制（如LSTM/GRU）

# input_gate: [batch, hidden], candidate: [batch, hidden]
new_state = input_gate * candidate  # 逐元素相乘

2. 注意力掩码（Transformer）

# scores: [batch, seq_len, seq_len], mask: [seq_len, seq_len]
masked_scores = scores * mask.unsqueeze(0)  # 应用掩码

5、矩阵乘法（ matrix multiplication）

矩阵乘法（Matrix Multiplication）是线性代数中的核心运算，也是深度学习中最基本、最重要的操作之一。它用于将两个矩阵（或更高维张量）按照特定规则相乘，生成一个新的矩阵。

定义和计算：

矩阵乘法定义为：对于矩阵 $\mathbf{A}\in {\mathbb{R}}^{m\times n}$ 和$\mathbf{B}\in {\mathbb{R}}^{n\times p}$ ，它们的乘积$C=AB$或写成$C=A\times B$ ,是一个$m\times p$形状的矩阵。其中每个元素$C_{ij}$的计算如下：也就是 $\mathbf{A}$ 的第 $i$ 行向量和 $\mathbf{B}$ 的第 $j$ 列向量做点积（对应元素相乘再求和）。
$$C_{ij}=\sum _{k=1}^n{A}_{ik}{B}_{kj}$$

• 矩阵$A$行和矩阵$B$的列必须相同
• 结果矩阵的$C$的行数 = $A$的行数，列数 = $B$的列数

与内积的联系:

• 首先矩阵乘法的运算规则里面本来就包含了内积的概念，新矩阵的元素本来就由行向量和列向量最点积而来。
• 特殊情况：当矩阵退化为一维向量时，矩阵乘法就等同于内积。例如，对于两个一维向量 $\mathbf{a}=[a_1,a_2,\cdots ,a_n]$ 和 $\mathbf{b}=[b_1,b_2,\cdots ,b_n]$，它们的内积 $\mathbf{a}\cdot \mathbf{b}={\sum }_{i=1}^n{a}_i{b}_i$，这可以看作是一个 $1\times n$ 的矩阵和一个 $n\times 1$ 的矩阵相乘。

与外积的关联

• 矩阵乘法也能和外积联系起来。当一个列向量 $\mathbf{a}$（形状为 $m\times 1$）和一个行向量 $\mathbf{b}$（形状为 $1\times n$）相乘时，得到的结果是一个 $m\times n$ 的矩阵，这个过程类似于外积的计算方式。

🙎🏻‍♀️几何意义

• 线性变换的组合：矩阵本身就可以代表一个线性的变换。在二维平面里，矩阵乘法可实现对二维向量的旋转、缩放、反射等几何变换。对于线性变换$A$和$B$，$AB$表示先应用$B$的变换，再应用$A$的变换
  
  

  图片来源于B站视频：【【从0开始学广义相对论02】嫌矩阵运算难写？看看爱因斯坦怎么做的：Einstein求和约定】 https://www.bilibili.com/video/BV1LF411s7MX/?share_source=copy_web&vd_source=f81ef849101bd49f5953b524b903fdfb

• 空间映射（空间变换）⭐：将输入空间（${\mathbb{R}}^p$）通过$B$映射到中间空间$({\mathbb{R}}^n)$，再通过$A$映射到输出空间$({\mathbb{R}}^m)$。

示例代码

import torch# 创建两个矩阵
A = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
B = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])# 进行矩阵乘法
C = torch.matmul(A, B)
C = torch.mm(A, B)     # [3, 5] 或 A @ B
print(C)

在这个例子中，矩阵 $\mathbf{C}$ 的每个元素都是通过 $\mathbf{A}$ 的行向量和 $\mathbf{B}$ 的列向量做点积得到的。

torch.matmul 和 torch.mm 都可用于执行张量乘法，但它们存在一些区别

• torch.mm：仅适用于二维张量（即矩阵）。若输入不是二维张量，会抛出错误。
• torch.matmul：支持更灵活的输入维度，可处理多种维度组合的张量乘法。具体规则如下：
  • 若两个输入都是一维张量，计算的是它们的点积（内积），返回一个标量。
  • 若两个输入都是二维张量，执行的是常规的矩阵乘法，与 torch.mm 效果相同。
  • 若一个输入是一维张量，另一个是二维张量，会自动对一维张量进行维度扩展以完成矩阵乘法，结果为一维张量。
  • 若输入张量的维度超过二维，torch.matmul 会将最后两个维度视为矩阵维度进行乘法，其他维度作为批量维度处理。

总结

对比总结表

运算	数学符号	代码实现（PyTorch）	输入要求	输出规则
矩阵乘法	$\mathbf{AB}$	A @ B 或 torch.mm(A, B)	前列=后行	行列点积求和
点积(内积）	$\mathbf{u}\cdot \mathbf{v}$	torch.dot(u, v)	同维向量	标量
外积	$\mathbf{u}\otimes \mathbf{v}$	torch.outer(u, v)	任意两向量	矩阵（( \mathbf{u} \mathbf{v}^T )）
哈达玛积	$\mathbf{A}\circ \mathbf{B}$	A * B 或 torch.mul(A, B)	同形状矩阵/张量	逐元素相乘
克罗内克积	$\mathbf{A}\otimes \mathbf{B}$	torch.kron(A, B)	任意两矩阵	分块扩展矩阵
逐元素除法	$\mathbf{A}\oslash \mathbf{B}$	A / B 或 torch.div(A, B)	同形状矩阵/张量	逐元素相除

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关键点

1. 矩阵乘法是深度学习最核心的运算（如全连接层、注意力机制）。
2. 哈达玛积用于逐元素操作（如激活函数、掩码）。
3. 外积和克罗内克积在特定场景（如推荐系统、量子计算）中非常有用。
4. 代码中注意区分 *（哈达玛积）和 @（矩阵乘法），这是常见的错误来源！

参考

• 点积、内积、外积、叉积、张量积——概念区分
• 豆包、Deepseek（感谢）