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
1 import numpy as np
2
3 w = np.array([[0.4], [1.2]])
4 x = np.array([range(1,6), range(5,10)])
5
6 print w
7 print x
8 print w*x运行结果如下图：
2）矩阵乘
1 import numpy as np
2
3 w = np.array([[0.4, 1.2]])
4 x = np.array([range(1,6), range(5,10)])
5
6 print w
7 print x
8 print np.dot(w,x)运行结果如下：
2. tensorflow
1）点乘
1 import tensorflow as tf
2
3 w = tf.Variable([[0.4], [1.2]], dtype=tf.float32) # w.shape: [2, 1]
4 x = tf.Variable([range(1,6), range(5,10)], dtype=tf.float32) # x.shape: [2, 5]
5 y = w * x # 等同于 y = tf.multiply(w, x) y.shape: [2, 5]
6
7 sess = tf.Session()
8 init = tf.global_variables_initializer()
9 sess.run(init)
10
11 print sess.run(w)
12 print sess.run(x)
13 print sess.run(y)运行结果如下：
2）矩阵乘
1 # coding:utf-8
2 import tensorflow as tf
3
4 w = tf.Variable([[0.4, 1.2]], dtype=tf.float32) # w.shape: [1, 2]
5 x = tf.Variable([range(1,6), range(5,10)], dtype=tf.float32) # x.shape: [2, 5]
6 y = tf.matmul(w, x) # y.shape: [1, 5]
7
8 sess = tf.Session()
9 init = tf.global_variables_initializer()
10 sess.run(init)
11
12 print sess.run(w)
13 print sess.run(x)
14 print sess.run(y)运行结果如下：
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