python 의@연산 자 사용

fastai 코드 를 볼 때 이 단락 을 보 았 습 니 다.

n=100
x = torch.ones(n,2) 
x[:,0].uniform_(-1.,1)
x[:5]
a = tensor(3.,2)
y = x@a + torch.rand(n)

이 안에@기호 가 있 는데 무슨 뜻 인지 모 르 겠 어 요.
그래서 바 이 두 가 찾 아 봤 는데 모두@xxx 가 주해 나 장식 기 라 고 했 어 요.분명히 이 코드 의 장면 이 잖 아 요!
그래서 다시 구 글 을 했 습 니 다.이@은 Python 3.5 이후 에 추 가 된 행렬 곱셈 연산 자 였 습 니 다.드디어 알 게 되 었 습 니 다!
추가:python 매트릭스 곱 하기 연산(multiply/mauml/*/@)해석
데 이 터 를 훈련 할 때 행렬 연산 과 자주 관련 되 어 한동안 연습 을 하지 않 았 더 니 손 이 서 툴 러 졌 다.
오늘 다시 한 번 측 정 했 습 니 다.python 의 각종 행렬 연산 예 를 들 면 다음 과 같 습 니 다.tf.matmul(A,C)=np.dot(A,C)=A@C모두 차 승 에 속 하고 tf.multiply(A,C)=A*C=A·C 는 점 승 에 속한다.

Python 테스트 인 코딩 은 다음 과 같 습 니 다:

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:'+'
',a)
print('b:'+'
',b)
print('c:'+'
',c)
#  
d1=a@c
d2=tf.matmul(a,c)
d3=np.dot(a,c)
#  
f1=a*c
f2=tf.multiply(a,c)

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    print('d1:  a@c' + '
', d1)
    print('d2:  matmul(a,c)' + '
', sess.run(d2))
    print('d3:  dot(a,c)' + '
', d3)
    print('f1:  a*c' + '
', f1)
    print('f2:  multiply(a,c)' + '
', sess.run(f2))

테스트 결 과 는 다음 과 같다.

이상 은 개인 적 인 경험 이 므 로 여러분 에 게 참고 가 되 기 를 바 랍 니 다.여러분 들 도 저 희 를 많이 응원 해 주시 기 바 랍 니 다.