俩个矩阵点乘一百次的代码

这是一个众所周知的事实：矩阵点乘在深度学习中是非常常见的操作，被用于提取特征和进行神经网络前向传播。以下是一个使用 Python 进行矩阵点乘一百次的代码：

import numpy as np

# 创建两个大小为 (100, 100) 的随机矩阵
A = np.random.rand(100, 100)
B = np.random.rand(100, 100)

# 进行矩阵点乘一百次
for i in range(100):
    C = np.dot(A, B)
    A = C

这段代码将随机生成两个 100x100 的矩阵 A 和 B，并且使用 for 循环 100 次进行矩阵点乘。每次点乘后，将产生一个新的矩阵 C，然后将矩阵 A 替换为 C，因此下一轮点乘使用的是新的 A 矩阵和相同的 B 矩阵。这样做可以模拟“矩阵点乘一百次”的情况。

相关问题

python输入两个矩阵，用循环结构写矩阵点乘的代码

# 输入两个矩阵
A = []
for i in range(3):
    A.append(list(map(int, input().split())))

B = []
for i in range(3):
    B.append(list(map(int, input().split())))

# 初始化结果矩阵
C = [[0]*3 for i in range(3)]

# 矩阵点乘
for i in range(3):
    for j in range(3):
        for k in range(3):
            C[i][j] += A[i][k]*B[k][j]

# 输出结果矩阵
for i in range(3):
    print(' '.join(map(str, C[i])))

其中，输入格式为每行输入一个矩阵，每行用空格隔开各个数值，例如：

1 2 3
4 5 6
7 8 9

输出结果矩阵需要将每行数字用空格隔开，例如：

30 36 42
66 81 96
102 126 150

矩阵点乘代码jupyter

很抱歉，我并不知道您需要哪种语言的矩阵点乘代码。但我可以提供一个python中numpy库实现矩阵点乘的示例代码。以下是示例代码：

import numpy as np

# 创建两个矩阵
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 矩阵点乘
result_matrix = np.dot(matrix1, matrix2)

# 输出结果
print(result_matrix)

上述代码中，首先我们使用numpy库创建两个矩阵matrix1和matrix2。然后使用np.dot()函数进行矩阵点乘，得到结果矩阵result_matrix。最后使用print()函数将结果输出。