解释一下torch.mul
时间: 2023-10-18 22:22:45 浏览: 41
`torch.mul` 是 PyTorch 中的一个函数,用于对两个 tensor 进行逐元素相乘(element-wise multiplication)。具体来说,它会将两个 tensor 的对应位置上的元素相乘,生成一个新的 tensor。
示例代码:
```python
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])
z = torch.mul(x, y)
print(z) # tensor([ 4, 10, 18])
```
在上面的例子中,`torch.mul` 对 `x` 和 `y` 两个 tensor 进行了逐元素相乘,得到了新的 tensor `z`,其元素分别为 `[1*4, 2*5, 3*6]`。
相关问题
torch.mv torch.mul
torch.mv是PyTorch中的函数,用于执行矩阵和向量的乘法操作。它接受两个参数,第一个参数是一个矩阵,第二个参数是一个向量。它将矩阵与向量相乘,并返回一个新的向量作为结果。
torch.mul也是PyTorch中的函数,用于执行元素级别的乘法操作。它接受两个参数,可以是标量、向量、矩阵或张量。它将两个输入的对应元素相乘,并返回一个新的张量作为结果。
所以,torch.mv用于矩阵和向量的乘法,而torch.mul用于元素级别的乘法操作。
torch.mul和torch.mm的区别
torch.mul和torch.mm是PyTorch中的两个不同的函数,用于执行不同的操作。
torch.mul用于执行逐元素乘法,它接受两个张量作为输入,并返回一个新的张量,该张量包含两个输入张量逐元素相乘的结果。如果两个输入张量的形状不同,则它们必须广播为相同的形状。例如:
```python
import torch
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
c = torch.mul(a, b)
print(c)
# Output: tensor([[ 5, 12],
# [21, 32]])
```
torch.mm用于执行矩阵乘法,它接受两个矩阵作为输入,并返回它们的矩阵乘积。如果第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数不相等,则无法执行矩阵乘法。例如:
```python
import torch
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
c = torch.mm(a, b)
print(c)
# Output: tensor([[19, 22],
# [43, 50]])
```
因此,torch.mul用于执行逐元素乘法,而torch.mm用于执行矩阵乘法。两者的功能是不同的。