numpy 和 tensorflow 中的各种乘法（点乘和矩阵乘）

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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)