点乘和矩阵乘的区别：

1)点乘(即“ * ”) ---- 各个矩阵对应元素做乘法

若 w 为m*1的矩阵，x 为m*n的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个m*n的矩阵。

若 w 为m*n的矩阵，x 为m*n的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个m*n的矩阵。

w的列数只能为1或与x的列数相等(即n)，w的行数与x的行数相等才能进行乘法运算。

2)矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算

若 w 为m*p的矩阵，x 为p*n的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个m*n的矩阵。

只有w 的列数 == x的行数时，才能进行乘法运算

1. numpy

1)点乘

import numpy as np w = np.array([[0.4], [1.2]]) x = np.array([range(1,6), range(5,10)]) print w print x print w*x

运行结果如下图：

2)矩阵乘

import numpy as np w = np.array([[0.4, 1.2]])x = np.array([range(1,6), range(5,10)]) print wprint xprint np.dot(w,x)

运行结果如下：

2. tensorflow

1)点乘

import tensorflow as tf w = tf.Variable([[0.4], [1.2]], dtype=tf.float32) # w.shape: [2, 1]x = tf.Variable([range(1,6), range(5,10)], dtype=tf.float32) # x.shape: [2, 5]y = w * x # 等同于 y = tf.multiply(w, x) y.shape: [2, 5] sess = tf.Session()init = tf.global_variables_initializer()sess.run(init)print sess.run(w)print sess.run(x)print sess.run(y)

运行结果如下：

2)矩阵乘

# coding:utf-8import tensorflow as tfw = tf.Variable([[0.4, 1.2]], dtype=tf.float32) # w.shape: [1, 2]x = tf.Variable([range(1,6), range(5,10)], dtype=tf.float32) # x.shape: [2, 5]y = tf.matmul(w, x) # y.shape: [1, 5]sess = tf.Session()init = tf.global_variables_initializer()sess.run(init)print sess.run(w)print sess.run(x)print sess.run(y)

运行结果如下：

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