要将2D张量乘以1D张量,可以使用矩阵乘法的操作。具体步骤如下:
以下是一个示例代码,演示如何实现上述操作:
import numpy as np
def matrix_vector_multiplication(matrix, vector):
# 确认维度匹配
assert matrix.shape[1] == vector.shape[0], "维度不匹配"
# 使用矩阵乘法操作
result = np.dot(matrix, vector)
return result
# 示例输入
matrix = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
vector = np.array([1, 2, 3])
# 进行矩阵乘法操作
result = matrix_vector_multiplication(matrix, vector)
print(result)
输出结果为:
[14 32 50]
在这个示例中,我们将2D张量 matrix
乘以1D张量 vector
,得到了一个新的1D张量作为结果。结果的每个元素都是通过将 matrix
的每一行与 vector
对应位置的元素相乘,并将结果相加而得到的。
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