深度学习 .dot()
在 MXNet 中，.dot() 是用于计算两个数组的点积（矩阵乘法）的方法。这个方法适用于一维和二维数组，并返回它们的点积结果。
语法
ndarray1.dot(ndarray2)参数
- ndarray1: 第一个输入数组。
- ndarray2: 第二个输入数组，必须与第一个数组的形状兼容。
返回值
- 返回一个新的
ndarray，表示两个输入数组的点积结果。
示例
import mxnet as mx
# 创建两个 ndarray
arr1 = mx.nd.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = mx.nd.array([[5, 6], [7, 8]])
# 计算矩阵的点积
result = arr1.dot(arr2)
print(result) # 输出: [[19. 22.]
# [43. 50.]]注意事项
- 对于一维数组，
.dot()方法计算的是向量的点积；对于二维数组，计算的是矩阵的乘法。 - 确保输入数组的形状是匹配的。如果矩阵 A 的列数与矩阵 B 的行数不相等，调用
.dot()方法会引发错误。
一维数组示例
# 一维数组
vec1 = mx.nd.array([1, 2, 3])
vec2 = mx.nd.array([4, 5, 6])
# 计算向量的点积
dot_product = vec1.dot(vec2)
print(dot_product) # 输出: 32 (1*4 + 2*5 + 3*6)应用场景
.dot()方法广泛应用于线性代数运算、机器学习模型中的权重更新以及深度学习中的前向传播等场景。
原文地址：https://blog.csdn.net/2302_79865304/article/details/142903456
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