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  • 今天小编就为大家分享一篇PyTorch 对应相乘矩阵相乘实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • import numpy as np ...#两个数组上对应位置相乘,有两种方法 a=np.multiply(X,Y) #这种方法也适用于两个计算对象是列表,如X1=[[2,4,5],[5,3,6]],Y1=[[4,6,3],[4,6,3]] b=X*Y print('a=','\n',a,'.
    import numpy as np
    X=np.array([[2,4,5],[5,3,6]]) #2行3列
    Y=np.array([[4,6,3],[4,6,3]]) #2行3列
    Z=np.array([[2,4],[5,3],[6,3]]) #3行2列
    
    #两个数组上对应位置相乘,有两种方法
    a=np.multiply(X,Y) #这种方法也适用于两个计算对象是列表,如X1=[[2,4,5],[5,3,6]],Y1=[[4,6,3],[4,6,3]]
    b=X*Y
    print('a=','\n',a,'\n','b=','\n',b)
    #两个数组实现矩阵相乘,有两种方法
    c=np.dot(X,Z) #这种方法也适用于两个计算对象是列表,如X1=[[2,4,5],[5,3,6]],Z1=[[2,4],[5,3],[6,3]]
    d=X@Z
    print('c=','\n',a,'\n','d=','\n',b)

    结果如下:

     

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  • 当使用“*”的时候,如果两个矩阵之间的形状不能对应上,则会因为无法匹配而报错。当然如果只有行或者列对应不上可以通过广播使其行和列得到一一对应。 当使用“np.dot()”时,需要一个矩阵为(4,3),另一个矩...

    注意矩阵乘法运算中的“*”和“np.dot()”是不一样的。

    “*”的意思是给定一个大小为(4,3)的矩阵A和一个大小为(4,3)的矩阵B,两者使用“A*B”得到的矩阵的形状还是(4,3)。

    当使用“*”的时候,如果两个矩阵之间的形状不能对应上,则会因为无法匹配而报错。当然如果只有行或者列对应不上可以通过广播使其行和列得到一一对应。

    当使用“np.dot()”时,需要一个矩阵为(4,3),另一个矩阵为(3,4),这样得到的矩阵的形状为(4,4)。

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  • 区别 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np a = np.array([[1,2], [3,4]]) b= np.arange(4).reshape((2,2)) c = a*b c_dot = np.dot(a,b) c_mul = np.multiply(a,b) ...print('a:',...

    区别

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import numpy as np
    a = np.array([[1,2],
                 [3,4]])
    
    b= np.arange(4).reshape((2,2))
    
    c = a*b
    c_dot = np.dot(a,b)
    c_mul = np.multiply(a,b)
    
    print('a:',a)
    print('b:',b)
    
    print(c)
    print(c_dot)
    print(c_mul)

     

     结果是

    a: [[1 2]
     [3 4]]
    b: [[0 1]
     [2 3]]
    [[ 0  2]
     [ 6 12]]
    [[ 4  7]
     [ 8 15]]
    [[ 0  2]
     [ 6 12]]

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/clemente/p/10585037.html

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  • import numpy as np a = [[0,0], [3,4]] b = [[1,2], [1,2]] a = np.array(a) b = np.array(b) # 矩阵乘法 ...# 对应相乘 res3 = np.multiply(a,b) res4 = a*b print(res3) print(res4) ...
    import numpy as np
    
    a = [[0,0],
         [3,4]]
    b = [[1,2],
         [1,2]]
    
    a = np.array(a)
    b = np.array(b)
    # 矩阵乘法
    res1 = np.dot(a,b)
    res2 = np.matmul(a,b)
    print(res1)
    print(res2)
    
    # 对应位相乘
    res3 = np.multiply(a,b)
    res4 = a*b
    print(res3)
    print(res4)
    
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  • 一.对应相乘 Hadamard product:对应相乘,不求和; 卷积:对应相乘,再求和。 import torch ...矩阵相乘 要求:前列=后行; b2 = a.mm(a.t()) 得到b2为 tensor([[ 5., 11., 17.], [11., 25.,
  • torch二维矩阵相乘对应相乘

    千次阅读 2020-04-04 17:45:11
    a_2 = torch.tensor([[1,1], [2,2]]) b_2 = torch.tensor([[1,1], [0,2]]) result3 = torch.mm(a_2,b_2)#矩阵相乘 result4 = torch.mul(a_2,b_2)#对应相乘 print(result3) print(result4) 输出: IndexError: ...
  • python对应位置相乘

    千次阅读 2019-05-28 13:32:14
    import time import numpy as np A = np.arange(1,1000001).reshape(500,1000,2) B = np.arange(0,1000000).reshape(500,1000,2) for i in range(10): start=time.time() np.multiply(A,B) ... p...
  • 矩阵中各元素对应相乘 x=([x1,x2]) w=([w1,w2],[w3,w4]) x * w=([x1w1,x2w2],[x1w3,x2w4]) (xw在pytorch中为矩阵各个元素对应相乘) x.grad=(w1+w3,w2+w4) 代码x*y: x=torch.tensor([1.,2.],requ
  • 矩阵乘法要求左矩阵的行数与右矩阵的列数相等,即MxN维矩阵乘以NxM维矩阵 例:A=[1 1 1;2 2 2] B=[3 3;4 4;5 5;] MATLAB语句:A*B 矩阵点乘要求两矩阵维数相等,即MxN维矩阵乘以MxN维矩阵 例:A=[1 1 1;...
  • 目标: 两个相同大小的矩阵,相同位置上的元素对应各自相乘 Pytorch语法: torch.mul(tensorA, tensorB) Tensorflow语法: tf.multiply(tensorA, tensorB) 示例:
  • 主要为大家详细介绍了C语言实现两个矩阵相乘的程序,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 矩阵运算基础知识参考:矩阵的运算及其规则 注意区分数组和矩阵的乘法运算表示方法(详见第三点代码) 1) matrix multiplication ...2) element-wise product : 矩阵对应元素相乘 1种用法:np.
  • 【线性代数】矩阵的三种相乘方式

    万次阅读 2017-07-24 19:58:50
    矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数(column)和第二个矩阵的行数(row)相同时才有意义[1] 。一般单指矩阵乘积时,指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个...
  • 求两个矩阵对应元素的和,乘积

    千次阅读 2020-03-13 14:53:23
    #1、求m,n中矩阵对应元素的和,元素的乘积 m = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] n = [[2,2,2], [3,3,3],[4,4,4]] #m,n中矩阵对应元素的和 m = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] n = [[2,2,2], [3,3,3],[4,4,4]] m ...
  • 对应相乘(简称点乘) np.multiply(A, B) 或者 A * B A.mul(B) 矩阵相乘、两种积(内积、点积) np.dot(A, B) A.mm(B) 1. numpy(ndarray) A = np.array([[1, 2], [-...
  • pytorch操作稀疏矩阵相乘

    千次阅读 2021-01-05 15:23:48
    这是一个用pytorch操作稀疏矩阵的实例 ...在这个例子中,100000100000的矩阵和1000001000的矩阵相乘,结果是1000001000 from scipy.sparse import csc_matrix,find import numpy as np import torch data1 =
  • 矩阵相信大家都知道,而且一些常见操作,如相乘,相加相信大家也不陌生,就以矩阵相乘为例,计算机的常规实现也就是三层for吗 long[][] sum = new long[n][m]; for (int i = 0; i < n; i++) for (int j = 0; ...
  • Tensorflow二维、三维、四维矩阵运算(矩阵相乘,点乘,行/列累加) 1. 矩阵相乘  根据矩阵相乘的匹配原则,左乘矩阵的列数要等于右乘矩阵的行数。 在多维(三维、四维)矩阵相乘中,需要最后两维满足匹配原则...
  • python中的矩阵相乘

    万次阅读 多人点赞 2019-02-18 21:58:25
    1. python中的矩阵(maxtrix)相乘与线性代数的算法一样,例如: 首先引入numpy import numpy as np; A =np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) B = np.array([[1,4], [2,5], [3,6]]) C = A * 2 D = np.dot(A,.....
  • 学习参考 Mat类支持的运算 代码演示: #include #include #include using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat a = (Mat_(3... 102, 126, 150] 对应相乘 [1, 4, 9; 16, 25, 36; 49, 64, 81] 内积 32
  • PyTorch 对应相乘矩阵相乘

    万次阅读 多人点赞 2018-09-07 21:14:27
    一,对应相乘,x.mul(y) ,即点乘操作,点乘不求和操作,又可以叫作Hadamard product;点乘再求和,即为卷积 data = [[1,2], [3,4], [5, 6]] tensor = torch.FloatTensor(data) tensor Out[27]: tensor([[ 1.,...
  • python进行矩阵运算的方法: 1、矩阵相乘 >>>a1=mat([1,2]); >>>a2=mat([[1],[2]]);...multiply()函数:数组和矩阵对应位置相乘,输出与相乘数组/矩阵的大小一致 3、矩阵点乘 >>>a1=mat([2,2]); >>>a2=a1*2 >>>a2
  • 一组系数构成的向量跟三维矩阵的每层对应相乘,用matlab实现如下: v = [1;2]; A = ones(2,2,2); vr = reshape(v,1,1,2); %将向量v变成一个第三个维度上的向量 B = vr .* A;
  • 用c语言编写两矩阵相乘的程序,有详细的过程解释,同时该程序支持两文件导入而不是输入矩阵数字
  • # (Matlab中A(:,1:1:end-1)和A.*B这种)? # 或者MKL中有那样的函数吗? # 速度要求和matlab接近**
  • 矩阵相乘和相加

    2021-07-30 20:59:30
    矩阵相乘 第一个矩阵的 列数 必须是等于第二个矩阵的 行数 。 相乘的结果具有第一个矩阵的 行数 和第二个矩阵的 列数 。 1×3 矩阵乘以 3×4 矩阵(留意两个矩阵都有 3),相乘的结果是个 1×4 矩阵相乘结果是...
  • 矩阵三种乘积的区别

    2020-10-22 18:09:50
    在使用 NumPy 过程中遇到 矩阵乘积有些不清楚,查询资料做个笔记。 矩阵乘积分为三种,常用的就是第一种和第二种,以下结果以python代码为准,和线性代数有出入 矩阵乘积 百度百科: 设A为 m * p 的矩阵,B为 p* n ...

空空如也

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矩阵对应位置相乘