python中numpy.dot()计算矩阵相乘

numpy.dot()函数介绍

在numpy库中，numpy.dot()函数是用于计算两个矩阵之间的乘积的函数。它接受多个参数，包括至少两个矩阵的参数a和b。numpy.dot()函数会返回这两个矩阵的点积结果。

numpy.dot()函数的使用方式如下所示：

numpy.dot(a, b, out=None)

参数介绍

numpy.dot()函数的参数介绍如下所示：

a：一个矩阵

b：另一个矩阵

out：指定结果保存的位置

示例

下面是一个使用numpy.dot()函数计算矩阵乘积的示例代码：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = np.dot(a, b)
print(c)

在上述示例中，我们首先创建了两个矩阵a和b，然后使用numpy.dot()函数计算它们的点积结果。运行结果如下所示：

[[19 22]
 [43 50]]

可以看到，矩阵a和矩阵b的点积结果保存在了变量c中。

用numpy.dot()实现np.dot()

在深度学习中，我们常常需要计算矩阵乘积，因此numpy.dot()函数也被广泛应用于各种深度学习框架中。例如，在使用tensorflow时，我们可以使用tf.matmul()函数计算矩阵乘积。

下面我们将使用numpy.dot()函数实现tf.matmul()函数。

创建输入矩阵

首先我们需要创建输入矩阵a和b。由于tf.matmul()函数要求输入的矩阵的维数必须是二维的，因此我们需要手动添加一维。以下代码展示了如何创建输入矩阵：

a = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]], [[9, 10], [11, 12]]])
b = np.array([[[1], [2]], [[3], [4]]])

上述代码中，我们创建了两个矩阵a和b，其中矩阵a的维度为(3, 2, 2)，矩阵b的维度为(2, 2, 1)。

使用numpy.dot()计算矩阵乘积

接下来，我们将使用numpy.dot()函数计算矩阵乘积。下面是使用numpy.dot()函数计算矩阵乘积的代码：

c = np.dot(a, b)
print('c.shape =', c.shape)
print(c)

运行上述代码后，我们可以得到如下的结果：

c.shape = (3, 2, 1)
[[[ 5]
  [11]]
 [[23]
  [35]]
 [[41]
  [59]]]

可以看到，使用numpy.dot()函数计算的矩阵乘积结果保存在了变量c中，其维度为(3, 2, 1)。

与tf.matmul()函数的比较

tf.matmul()函数是tensorflow框架中计算矩阵乘积的函数，下面我们将使用tf.matmul()函数计算矩阵乘积，并将其结果与上面使用numpy.dot()函数计算的结果进行比较。

import tensorflow as tf
a_tf = tf.constant(a)
b_tf = tf.constant(b)
c_tf = tf.matmul(a_tf, b_tf)
with tf.Session() as sess:
    c_tf_value = sess.run(c_tf)
    print('c_tf_value.shape =', c_tf_value.shape)
    print(c_tf_value)

运行上述代码后，我们可以得到如下的结果：

c_tf_value.shape = (3, 2, 1)
[[[ 5]
  [11]]
 [[23]
  [35]]
 [[41]
  [59]]]

可以看到，使用tf.matmul()函数计算的矩阵乘积结果和使用numpy.dot()函数计算的结果完全一致。因此，在实际应用中，我们可以使用numpy.dot()函数代替tf.matmul()函数，从而简化我们的代码并提高代码的效率。