np.dot() 和 np.matmul()

原创 已于 2022-07-08 16:51:40 修改 · 1.3k 阅读 · 1 ·
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于 2022-07-08 16:51:16 首次发布
本文详细介绍了numpy库中用于向量和矩阵运算的两个关键函数：np.dot()和np.matmul()。np.dot()主要用于计算向量的内积和多维数组的矩阵乘法，其运算规则灵活，适用于不同形状的数组。而np.matmul()则遵循更严格的矩阵乘法规则，确保输入的最后维度匹配。通过实例解析，帮助读者深入理解这两个函数的使用方法和区别。

目录

一、np.dot() ： 向量的内积

举例

 二、np.matmul()：矩阵乘法

举例 

一、np.dot() ： 向量的内积

  • If a is an N-D array and b is a 1-D array, it is a sum product over the last axis of a and b.

  • If a is an N-D array and b is an M-D array (where M>=2), it is a sum product over the last axis of a and the second-to-last axis of b:

dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m])

举例

 二、np.matmul()：矩阵乘法

  • (n,k),(k,m)->(n,m)
  • the last dimension of x1 is the same size as the second-to-last dimension of x2

举例 

 

 

NumPy的np.dot函数：计算点积与矩阵乘积的利器
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Numpy矩阵乘法：np.dot() 和 np.matmul()的区别
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np.dot() 和 np.matmul() 这两个函数一直困惑了我好久，他们之间的区别到底在哪?其实在有二维数组参与运算时，他们的运算结果是一样的，区别就在于一维与一维的内积。另外在有一维数组和二维数组混合运算时，时常会将概念混淆，要弄清这个问题，就要分清一维与二维。
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1.二者都是矩阵乘法。 2.np.matmul中禁止矩阵与标量的乘法。 3.在矢量乘矢量的內积运算中，np.matmul与np.dot没有区别。 4.np.matmul中，多维的矩阵，将前n-2维视为后2维的元素后，进行乘法运算。 pytorch中matmul和mm和bmm区别 matmul mm bmm 顾名思义, 就是两个batch矩阵乘法. 结论 从官方文档可以看出,...
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