importtorch# 定义两个 2×2 矩阵Atorch.tensor([[1,2],[3,4]])Btorch.tensor([[5,6],[7,8]])print(矩阵 A)print(A)print(矩阵 B)print(B)print(-*40)# 1. Hadamard 积按元素对位相乘 符号A ⊙ B# 运算符*hadamardA*Bprint(✅ Hadamard积 A * B对位相乘)print(hadamard)# 计算# [[1*5, 2*6],# [3*7, 4*8]]print(-*40)# 2. 标准矩阵乘法线性代数矩阵乘符号AB# 运算符 等价 torch.matmul()mat_mulA Bprint(✅ 标准矩阵乘法 A B)print(mat_mul)# 计算公式# [[1*52*7, 1*62*8],# [3*54*7, 3*64*8]]运行输出矩阵 A tensor([[1,2],[3,4]])矩阵 B tensor([[5,6],[7,8]])----------------------------------------✅ Hadamard积 A*B对位相乘 tensor([[5,12],[21,32]])----------------------------------------✅ 标准矩阵乘法 A B tensor([[19,22],[43,50]])Hadamard 积要求两个矩阵行列维度完全相同矩阵乘法要求A 的列数 B 的行数维度不需要一致NumPy 规则和 PyTorch 完全一致a * b 哈达玛积a b 矩阵乘法