写一段Pytorch计算矩阵乘法的代码

可以使用 PyTorch 的 `matmul` 函数来实现矩阵乘法，示例代码如下：

import torch

# 定义两个矩阵
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(3, 4)

# 计算矩阵乘法
z = torch.matmul(x, y)

print(x)
print(y)
print(z)

其中，`torch.randn` 函数用于生成指定维度的随机数矩阵，`torch.matmul` 函数用于计算矩阵乘法。在这个示例中，先定义了两个矩阵 `x` 和 `y`，然后通过 `torch.matmul(x, y)` 计算它们的矩阵乘法结果，存储在变量 `z` 中，最后打印出来。

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写一段Pytorch计算批处理矩阵乘法的代码

下面是一个使用 PyTorch 实现的批处理矩阵乘法的例子：

import torch

# 定义输入矩阵和权重矩阵
batch_size = 10
input_size = 5
hidden_size = 3

input = torch.randn(batch_size, input_size)
weight = torch.randn(input_size, hidden_size)

# 计算矩阵乘积
output = torch.mm(input, weight)

print(output)

在这个例子中，我们首先定义了输入矩阵 `input` 和权重矩阵 `weight`，它们的维度分别为 `(batch_size, input_size)` 和 `(input_size, hidden_size)`。接着，我们使用 `torch.mm()` 函数计算了它们的矩阵乘积，并将结果存储在变量 `output` 中。最后，我们打印出了 `output` 的值。

需要注意的是，这里的矩阵乘积是针对整个批次的输入进行计算的，因此输出矩阵的维度为 `(batch_size, hidden_size)`。如果想要对单个输入进行计算，可以将输入矩阵的维度设置为 `(1, input_size)`。

写一段代码pytorch实现self-attention

好的，下面是一个简单的 PyTorch 实现 self-attention 的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.query = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.key = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.value = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=2)
        
    def forward(self, x):
        query = self.query(x)
        key = self.key(x)
        value = self.value(x)
        scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.hidden_size))
        scores = self.softmax(scores)
        output = torch.matmul(scores, value)
        
        return output

这个 self-attention 实现使用了三个线性层来计算查询、键和值。然后，通过矩阵乘法来计算得分，并通过 softmax 函数进行归一化。最后，将得分与值相乘得到输出。