原文:torch.matmul

階張量是一個標量。 階張量是一個向量。 階張量是一個矩陣。 如果倆個張量都是一維度,輸出的結果是標量相乘。 如果倆個張量都是矩陣,輸出的結果是矩陣乘積。 如果第一個是二維,第二個是一維張量,輸出結果將第一個參數每一行看成一個向量與第二個進行向量積。 只有他需要注意 如果第一個是一維張量,第二個是二維張量,輸出結果也是矩陣乘積。 ...

2021-06-26 13:07 0 411 推薦指數:

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

目錄 torch.mul(a, b) torch.mm(a, b) torch.bmm(a, b) torch.matmul a, b 均為1D(向量) a, b 都是2D(矩陣) a為1維,b為2維 a為2維,b為1維 ...

Thu Mar 17 22:03:00 CST 2022 0 1266
PyTorch 中 torch.matmul() 函數的文檔詳解

官方文檔 torch.matmul() 函數幾乎可以用於所有矩陣/向量相乘的情況,其乘法規則視參與乘法的兩個張量的維度而定。 關於 PyTorch 中的其他乘法函數可以看這篇博文,有助於下面各種乘法的理解。 torch.matmul() 將兩個張量相乘划分成了五種情形:一維 × 一維 ...

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

torch.matmul(input, other, out = None) 函數對 input 和 other 兩個張量進行矩陣相乘。torch.matmul 函數根據傳入參數的張量維度有很多重載函數。 ...

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

1.從數據直接構建tensor x = torch.tensor([5.5,3]) 2.從已有的tensor構建一個tensor。這些方法會重用原來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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