0阶张量是一个标量。 1阶张量是一个向量。 2阶张量是一个矩阵。 如果俩个张量都是一维度，输出的结果是标量相乘。 如果俩个张量都是矩阵，输出的结果是矩阵乘积。 如果第一个是二维，第 ...

官方解释：返回一个以0为平均值，标准差为1的正态分布随机数。size代表返回张量的形状。 ...

1.均匀分布torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量，包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。 参数: sizes (int...) - 整数序列，定义了输出张量的形状; out (Tensor ...

目录 torch.mul(a, b) torch.mm(a, b) torch.bmm(a, b) torch.matmul a, b 均为1D（向量） a, b 都是2D（矩阵） a为1维，b为2维 a为2维，b为1维 ...

； torch.randn(*size, *, out=None, dtype=None, layout=to ...

1.从数据直接构建tensor x = torch.tensor([5.5,3]) 2.从已有的tensor构建一个tensor。这些方法会重用原来tensor的特征。 x = x.new_ones(5,3,dtype=torch.double) torch.randn_like(x ...

有torch.mm和torch.matmul两个函数。其中前一个是针对二维矩阵，后一个是高维。当torch.mm用于大 ...

官方文档 torch.matmul() 函数几乎可以用于所有矩阵/向量相乘的情况，其乘法规则视参与乘法的两个张量的维度而定。 关于 PyTorch 中的其他乘法函数可以看这篇博文，有助于下面各种乘法的理解。 torch.matmul() 将两个张量相乘划分成了五种情形：一维 × 一维 ...