用于生成标量的数学点积的numpy函数 问题:

在下面的例子中，数学点积使用什么numpy函数

定义样本（2,3）数组：

按元素乘法：

In [301]: dldx*w
Out[301]: 
array([[0. , 0.2, 0.6],
       [0. , 0. , 0. ]])

最后一个轴（大小3）上的求和生成一个2元素数组：

In [302]: (dldx*w).sum(axis=1)
Out[302]: array([0.8, 0. ])

您的（6）是第一项，删除0。有人可能会说，在（5）中使用点/内点有点草率

np.einsum

借鉴了物理学的思想，物理学的维度可能更高。这种情况可以表示为

In [303]: np.einsum('ij,ik->i',dldx,w)
Out[303]: array([1.8, 0. ])

internal

和

dot

进行我们想要的更多计算。我们只需要对角线：

In [304]: np.dot(dldx,w.T)
Out[304]: 
array([[0.8, 0. ],
       [2.6, 0. ]])
In [305]: np.inner(dldx,w)
Out[305]: 
array([[0.8, 0. ],
       [2.6, 0. ]])

在

matmul/@

术语中，尺寸2维度是“批量”维度，因此我们必须添加维度：

In [306]: dldx[:,None,:]@w[:,:,None]
Out[306]: 
array([[[0.8]],

       [[0. ]]])

这是（2,1,1），所以我们需要挤出1。a（2,3）和a（3,2）的点产生a（2,2）。

In [306]: dldx[:,None,:]@w[:,:,None]
Out[306]: 
array([[[0.8]],

       [[0. ]]])