numpy矩陣相乘 的用法

在正常的python程式設計裡面@是作為修飾符使用的，但是在numpy的矩陣乘法中可以使用@來替代matmul

matmul

『@』 operator as method with out parameter.

numpy的文件

import numpy as np

#numpy裡面的用法
a = np.array([[1, 0], [0, 1]])
b = np.array([[4, 1], [2, 2]])
np.matmul(a, b)
a @ b

array([[4, 1],

[2, 2]])
array([[4, 1],
[2, 2]])

#常規python程式設計的用法

a = [[1, 0], [0, 1]]
b = [[4, 1], [2, 2]]
np.matmul(a, b)
#會報錯
a @ b

array([[4, 1],

[2, 2]])
typeerror: unsupported operand type(s) for
@: 'list' and 'list'

numpy矩陣相乘與拼接

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Numpy 點積和 dot 矩陣相乘

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矩陣的相乘

三種方法 1，torch.mm 僅僅適用2維的矩陣相乘 2，torch.matmul 3，a torch.randn 3,3 b torch.rand 3,3 a tensor 0.6505,0.0167,2.2106 0.8962,0.3319,1.2871 0.0106,0.8484,0.617...