原文:torch.matmul

阶张量是一个标量。 阶张量是一个向量。 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,第二个是一维张量,输出结果将第一个参数每一行看成一个向量与第二个进行向量积。 只有他需要注意 如果第一个是一维张量,第二个是二维张量,输出结果也是矩阵乘积。 ...

2021-06-26 13:07 0 411 推荐指数:

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torch.bmm(), torch.mul(), torch.matmul()

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 ...

Thu Mar 17 22:03:00 CST 2022 0 1266
PyTorch 中 torch.matmul() 函数的文档详解

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 ...

Fri Mar 04 18:11:00 CST 2022 0 6005
matmul函数

torch.matmul(input, other, out = None) 函数对 input 和 other 两个张量进行矩阵相乘。torch.matmul 函数根据传入参数的张量维度有很多重载函数。 ...

Wed Jan 26 01:54:00 CST 2022 0 882
torch

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 ...

Tue Nov 12 00:02:00 CST 2019 0 347
 
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