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.mul作element wise的矩阵点乘,维数不限,可以矩阵乘标量 点乘都是broadcast的,可以用torch.mul a, b 实现,也可以直接用 实现。 当a, b维度不一致时,会自动填充到相同维度相点乘。 注:来自pytorch函数torch中的一些乘法和点乘法焊枪.mm 一 矩阵乘法火炬.mul , 火炬.matmul高维张量乘维数要求,之,几种,torchmm,tor ...
2021-02-23 22:39 0 1321 推荐指数:
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 ...
一、点乘 点乘都是broadcast的,可以用torch.mul(a, b)实现,也可以直接用*实现。 矩阵点乘,就是矩阵各个对应元素相乘,要求矩阵必须维数相等,即MxN维矩阵乘以MxN维矩阵 。 二、矩阵乘 当a, b维度不一致时,会自动填充到相同维度相点乘。 矩阵相乘 ...
torch.sum()对输入的tensor数据的某一维度求和,一共两种用法 1.torch.sum(input, dtype=None) 2.torch.sum(input, list: dim, bool: keepdim=False, dtype=None) → Tensor input ...
1. 定义 数学公式为 Loss = -w * [p * log(q) + (1-p) * log(1-q)] ,其中p、q分别为理论标签、实际预测值,w为权重。这里的log对应数学上的ln。 PyTorch对应函数为: torch.nn.BCELoss(weight=None ...
1.用法 torch.where()函数的作用是按照一定的规则合并两个tensor类型。 torch.where(condition,a,b)其中 输入参数condition:条件限制,如果满足条件,则选择a,否则选择b作为输出。 注意:a和b是tensor. 2.例子 ...
(N) 就是去掉a中指定的维数为一的维度。 还有一种形式就是b=torch.squeeze(a,N ...
squeeze的用法主要就是对数据的维度进行压缩或者解压。 先看torch.squeeze() 这个函数主要对数据的维度进行压缩,去掉维数为1的的维度,比如是一行或者一列这种,一个一行三列(1,3)的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成(3)行。squeeze(a)就是将a中所有为1的维度删掉 ...
https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/99460175 requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch ...