Pytorch中.mul和.matmul有什么区别？

在PyTorch中，.mul()和.matmul()都是张量之间的运算，但是它们的作用不同。

.mul()是逐元素相乘的操作，即对应位置的元素相乘，例如：

a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[2, 2], [2, 2]])
c = a.mul(b)
print(c)

输出：

tensor([[2, 4],
        [6, 8]])

matmul()是矩阵乘法的操作，即将两个矩阵相乘，例如：

a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[2, 2], [2, 2]])
c = a.matmul(b)
print(c)

输出：

tensor([[ 6,  6],
        [14, 14]])

注意，矩阵乘法要求两个矩阵的维度满足一定的条件，可以参考官方文档中的详细说明。