python 中的@运算符使用_Python

python 中的@运算符使用

2021-11-14 10:23hitman.banker Python

这篇文章主要介绍了python 中的@运算符使用，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教

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 中的@运算符使用

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))