torch.matnul

我猜您可能想问的是 `torch.matmul()`，它是PyTorch中用于执行矩阵乘法（矩阵相乘）的函数。该函数可以对两个张量进行矩阵乘法操作，得到乘积的张量。

`torch.matmul()`的语法如下：

torch.matmul(input, other, out=None)

其中：
- `input`：输入张量，可以是一个二维或多维张量。
- `other`：另一个输入张量，与`input`有特定的形状要求以进行矩阵乘法。
- `out`：可选参数，用于指定输出张量。

需要注意的是，`torch.matmul()`还可以用于执行批量矩阵乘法，其中输入张量的形状可以是(batch_size, n, m)，另一个输入张量的形状可以是(batch_size, m, p)，得到的乘积张量的形状将是(batch_size, n, p)。

以下示例展示了如何使用`torch.matmul()`进行矩阵乘法：

import torch

# 两个二维矩阵相乘
A = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
B = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
C = torch.matmul(A, B)
print(C)

# 批量矩阵相乘
batch_A = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
batch_B = torch.tensor([[[2, 0], [1, 2]], [[-1, -2], [-3, -4]]])
batch_C = torch.matmul(batch_A, batch_B)
print(batch_C)

输出结果如下：

tensor([[19, 22],
        [43, 50]])
tensor([[[  0,  -4],
         [ -6, -12]],

        [[-22, -28],
         [-46, -60]]])

希望这能解答您的问题。如果我误解了您的问题，请随时纠正我。