结论：

1、@ 符在numpy里就是矩阵乘法的意思，也是dot()的意思。

2、用这个 @ 运算符可以不用再使用matmult方法

3、一般来说，@ 比.dot()方法要慢一点点。dot是numpy里的函数，主要用于求向量相乘，矩阵乘法，矩阵与向量乘法。

 

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内积，点积，乘法，

点积 对于元素相乘并相加，也就是说会降维。

矩阵 乘法：

两个张量对应的元素相乘（element-wise），在PyTorch中可以通过 torch.mul 函数（或者∗ *∗运算符）实现

两个张量矩阵相乘（Matrix product），在PyTorch中可以通过 torch.matmul 函数实现
 

参考：

请问python中@的用法是什么？ - 半个冯博士的回答 - 知乎

内积，点积，数量积是一样的么？ - 看图学的文章 - 知乎