torch 矩阵乘法

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.matmul()` 或 `torch.mm()` 函数进行矩阵乘法操作。

`torch.matmul()` 函数可以用于执行两个张量之间的矩阵乘法，支持高维张量的操作。而 `torch.mm()` 函数则用于执行两个二维张量之间的矩阵乘法。

以下是使用这两个函数的示例代码：

import torch

# 创建两个张量
A = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
B = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 使用 torch.matmul() 进行矩阵乘法
C = torch.matmul(A, B)

# 使用 torch.mm() 进行矩阵乘法（仅限于二维张量）
D = torch.mm(A, B)

print("torch.matmul():")
print(C)
print("\ntorch.mm():")
print(D)

输出结果为：

torch.matmul():
tensor([[19, 22],
        [43, 50]])

torch.mm():
tensor([[19, 22],
        [43, 50]])

在上述示例中，我们创建了两个2x2的张量 `A` 和 `B`，然后使用 `torch.matmul()` 和 `torch.mm()` 对它们进行矩阵乘法操作，得到结果张量 `C` 和 `D`。注意，`torch.mm()` 只能用于二维张量的矩阵乘法，而 `torch.matmul()` 可以处理更高维度的张量。