python@运算符是什么意思？如何使用？
发布时间：2022-01-20 16:20:01 所属栏目：语言 来源：互联网
导读：python@运算符是什么意思？怎样使用？对于刚接触Python的朋友，可能对@运算符不是很了解，因此这篇文章就给大家介绍一下python@运算符的内容，感兴趣的朋友就继续往下看吧。 在看fastai的代码时，看到这么一段： n=100 x = torch.ones(n,2) x[:,0].uniform_(
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python@运算符是什么意思？怎样使用？对于刚接触Python的朋友，可能对@运算符不是很了解，因此这篇文章就给大家介绍一下python@运算符的内容，感兴趣的朋友就继续往下看吧。 在看fastai的代码时，看到这么一段： n=100 x = torch.ones(n,2) x[:,0].uniform_(-1.,1) x[:5] a = tensor(3.,2) y = x@a + torch.rand(n) 这里面有个@符号不知道是啥意思？ 于是百度搜了一下，都是说@xxx是注解或者装饰器，明显不是这段代码的场景嘛！于是又Google了一下，原来这个@是Python 3.5之后加入的矩阵乘法运算符，终于明白了！ 补充：python矩阵乘积运算(multiply/maumul/*/@)解析 在训练数据时经常涉及到矩阵运算，有段时间没有练习过了，手便生疏了。今天重新测了一把，python中各类矩阵运算举例如下，可以清楚的看到tf.matmul(A,C)=np.dot(A,C)= A@C都属于叉乘，而tf.multiply(A,C)= A*C=A∙C属于点乘。 Python测试编码如下： import tensorflow as tf import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([5,6]) c = np.array([[5,6],[7,8]]) print('a:'+'n',a) print('b:'+'n',b) print('c:'+'n',c) #叉乘 d1=a@c d2=tf.matmul(a,c) d3=np.dot(a,c) #点乘 f1=a*c f2=tf.multiply(a,c) with tf.compat.v1.Session() as sess: print('d1:叉乘a@c' + 'n', d1) print('d2:叉乘matmul(a,c)' + 'n', sess.run(d2)) print('d3:叉乘dot(a,c)' + 'n', d3) print('f1:点乘a*c' + 'n', f1) print('f2:点乘multiply(a,c)' + 'n', sess.run(f2)) （编辑：桂林站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
