pytorch矩阵乘法顺序

在PyTorch中，矩阵乘法的顺序是很重要的，它决定了最终的结果。PyTorch中的矩阵乘法有两种方式：

- `torch.mm()`函数，用于两个二维矩阵之间的乘法；
- `torch.matmul()`函数，用于多维矩阵之间的乘法。

在PyTorch中，两个二维矩阵`A`和`B`之间的乘法可以使用以下两种方式：

C = torch.mm(A, B)
C = A.mm(B)

这两种方式是等价的，都表示将矩阵`A`和矩阵`B`相乘得到矩阵`C`。其中，第一种方式是函数调用的方式，第二种方式是方法调用的方式。

在多维矩阵之间的乘法中，`torch.matmul()`函数是一个非常有用的工具。它可以用于多个张量之间的矩阵乘法，并且可以自动地处理张量之间的广播。例如，假设我们有三个张量`A`、`B`和`C`，它们的形状分别为`(2, 3, 4)`、`(2, 4, 5)`和`(2, 5, 6)`，则它们之间的矩阵乘法可以使用以下代码实现：

D = torch.matmul(torch.matmul(A, B), C)

在这个例子中，`torch.matmul(A, B)`表示张量`A`和`B`之间的矩阵乘法，得到一个形状为`(2, 3, 5)`的张量；然后，`torch.matmul(torch.matmul(A, B), C)`表示该张量和张量`C`之间的矩阵乘法，得到一个形状为`(2, 3, 6)`的张量。

总之，在PyTorch中，矩阵乘法的顺序非常重要，你需要确保正确地使用`torch.mm()`函数和`torch.matmul()`函数，以获得正确的结果。