torch中矩阵乘法怎么用

你好，关于torch中矩阵乘法的用法，可以使用torch.matmul()函数来实现。如下所示：

import torch

# 定义两个矩阵
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 矩阵乘法
result = torch.matmul(a, b)

# 打印结果
print(result)

这段代码中，我们首先定义了两个二维矩阵a和b，然后使用torch.matmul()函数对它们进行矩阵乘法运算，并将结果保存在result变量中。最后，我们打印出结果，可以看到两个矩阵的乘积已经被正确计算出来了。希望能够帮助到你。

相关问题

torch 批处理矩阵乘法

在PyTorch中，可以使用torch.mm函数进行批处理矩阵乘法。根据官方文档，torch.mm函数是用来计算两个2-D矩阵的矩阵乘法。如果input是一个n×m张量，mat2是一个m×p张量，将会输出一个n×p张量。例如，如果有两个矩阵mat1和mat2，可以使用torch.mm(mat1, mat2)来进行矩阵乘法运算。

另外，如果你需要进行批处理矩阵乘法，可以使用torch.bmm函数。该函数接受两个3-D张量作为输入，其中第一个张量的维度是(batch_size, n, m)，第二个张量的维度是(batch_size, m, p)，输出的维度是(batch_size, n, p)。这样可以同时对多个批次的矩阵进行乘法运算。在PyTorch官方文档中可以找到更多关于torch.bmm函数的详细信息。

因此，如果你需要进行批处理矩阵乘法，可以使用torch.bmm函数。如果只是对两个2-D矩阵进行乘法运算，可以使用torch.mm函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch中乘法整理,*&torch.mul()&torch.mv()&torch.mm()&torch.dot()&@&torch.mutmal()](https://blog.csdn.net/weixin_45640609/article/details/125979352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [pytorch 中矩阵乘法总结](https://blog.csdn.net/a841454735/article/details/117916532)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pytoch矩阵乘法torch.bmm](https://blog.csdn.net/weixin_34910922/article/details/122182237)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

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。