是否有一个内置函数可以有效地计算 Pytorch 中两个张量的所有成对点积？
例如<br/>
输入 - 张量 <code>A</cod
我正在阅读初学者级的ML书籍，似乎每个人都在写
<pre><code>output = np.dot(inputs, np.array(weights).T) + biases
</
我正在使用辛辣最小化函数来获取投资组合证券的权重，但是当我使用点积计算波动率时，总是会出错
假设三个向量<code>vector1 = [3, 4, 3]</code>，<code>vector2 = [343,43, 67]</code>和<code>vector3 = [2535,353, 34535]</code>。我
我有两个形状为<code>(436, 1024, 2)</code>的numpy数组。最后一个维度（<code>2</code>）代表2D向量。我想逐个元
有人可以解释一下如何在python中做两个张量的内积以获得一维数组。例如，我有两个张量分别为（6,6,6,6,
我想编写一个函数，该函数接受两个具有相同长度的numpy数组并返回：
<ul>
<li>两个数组的点积</li>
<li>
我在<code>shape=(n,)</code>的TF中有一个向量（表示一维张量）：
<pre><code>my_vector = tf.random.uniform(shape=[n])
<
我想在两个稀疏矩阵之间执行点积而不使用<code>scipy.sparse</code>。这仅应使用<code>csrmat.indices</code>和<code>c
我试图可视化以下神经网络代码正在执行的步骤。这是绝对的基础，甚至不使用Numpy也能直观地看到并意
这更多是关于自相关函数和计算机性能的理论问题。
<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Autocorrelation#Estim
<ul>
<li><code>A</code> 是一个 5x5 方阵 <strong>pandas DataFrame</strong></li>
<li><code>x</code> 是一个 5（一维）向量 <strong
<h1>问题</h1>
在下面的例子中，数学点积使用什么 numpy 函数？
<ul>
<li><a href="https://web.eecs.umich.edu/%7Ejust
我有一个形状为 <code>a</code> 的 numpy 数组 <code>(x, y)</code> 和另一个形状为 <code>b</code> 的数组 <code>(x, z)</co
我寻找最好的方法来检测 GO（立方体）的哪个位置朝上。
我的研究使我想到了点积。
我知道我想做什么
我知道函数 spmat.dot(vec) 返回稀疏矩阵 spmat 和 scipy 中的 numpy 数组 vec 之间的标准矩阵向量“点”积。
我需要计算字典中两个键的点积。
<pre><code>res = {'Ben':['5', '0', '0', '0', &#
我正在尝试创建点积的高效 SIMD 版本，以实现 FIR 滤波器 i16 类型的 2D 卷积。
<pre class="lang-rust prettypri
在神经风格迁移中，Gram 矩阵看起来像这样。<br/>
<a href="https://i.stack.imgur.com/IaFoz.png" rel="nofollow noreferrer">
我必须编写我的点积的并行 MPI 版本（代码如下）：
<pre><code>#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#i
