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用于大于二维时将 ...
2022-03-14 16:52 0 1138 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 ...
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 ...
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() ...
Example: ...
https://blog.csdn.net/weixin_42120561/article/details/102530023 ...
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 ...
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 ...
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 ...