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小編給大家分享一下python中@運算符的用法，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！
n=100 x = torch.ones(n,2) x[:,0].uniform_(-1.,1) x[:5] a = tensor(3.,2) y = x@a + torch.rand(n)
于是百度搜了一下，都是說@xxx是注解或者裝飾器，明顯不是這段代碼的場景嘛！
于是又Google了一下，原來這個@是Python 3.5之后加入的矩陣乘法運算符，終于明白了！
補充：python矩陣乘積運算(multiply/maumul/*/@)解析
在訓練數據時經常涉及到矩陣運算，有段時間沒有練習過了，手便生疏了。
今天重新測了一把，python中各類矩陣運算舉例如下，可以清楚的看到tf.matmul(A,C)=np.dot(A,C)= A@C都屬于叉乘，而tf.multiply(A,C)= A*C=A?C屬于點乘。
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)
#點乘
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:點乘a*c' + '\n', f1)
print('f2:點乘multiply(a,c)' + '\n', sess.run(f2))
以上是“python中@運算符的用法”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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