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。

相关问题

pytorch之中，matmul和*有什么区别

在 PyTorch 中，matmul 和 * 的区别在于，* 是逐元素相乘，而 matmul 是矩阵乘法。具体来说，* 对应的是 torch.mul() 函数，它会对两个张量的对应元素进行相乘，要求这两个张量的形状必须相同。而 matmul 对应的是 torch.matmul() 函数，它会对两个张量进行矩阵乘法，要求第一个张量的列数等于第二个张量的行数。

pytorch 张量乘法

PyTorch中可以使用`torch.matmul()`函数进行张量乘法。如果需要进行逐元素乘法，则可以使用`torch.mul()`函数。

下面是一个示例代码，展示如何使用`torch.matmul()`进行张量乘法：

import torch

# 创建两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(3, 4)

# 进行张量乘法
z = torch.matmul(x, y)

# 打印结果
print(z)

输出：

tensor([[ 0.5614,  0.2957,  0.8999, -0.0384],
        [-0.6807, -1.6377,  0.8762, -0.4621]])

如果需要进行逐元素乘法，可以使用`torch.mul()`函数，示例如下：

import torch

# 创建两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 3)

# 进行逐元素乘法
z = torch.mul(x, y)

# 打印结果
print(z)

输出：

tensor([[-0.3223,  0.6475,  0.3215],
        [-0.0222,  0.1238,  0.0279]])