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 ...
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:
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 ...
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 ...
https://blog.csdn.net/weixin_42120561/article/details/102530023 ...
https://blog.csdn.net/laox1ao/article/details/79159303 发现对于torch.matmul和torch.bmm,都能实现对于batch的矩阵乘法: a = torch.rand((2,3,10))b = torch ...
发现 对于torch.matmul和torch.bmm,都能实现对于batch的矩阵乘法: a = torch.rand((2,3,10))b = torch.rand((2,2,10))### matmal()res1 = torch.matmul(a,b.transpose(1,2 ...
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 ...
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。 ...
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 ...