torch 矩阵点乘

`torch`是一个流行的深度学习库，它基于Python构建，并与CUDA高度兼容，用于快速处理张量（类似于NumPy数组）。矩阵点乘（也称为矩阵乘法或外积）在`torch`中通常通过`torch.mm()`、`.mm()`方法或`@`操作符来实现，对于二维张量来说，这是计算两个矩阵元素逐个相乘并求和的过程，相当于线性代数中的矩阵乘法。

例如，如果你有两个张量`A`和`B`，它们可以做点乘运算如下：

import torch

# 假设 A 和 B 都是形状分别为 (m, n) 的二维张量
A = torch.randn((3, 4))
B = torch.randn((4, 5))

result = torch.mm(A, B)  # 或者 A @ B

这个操作会返回一个新的张量，其形状为`(m, 5)`，对应于原矩阵的行向量和列向量的组合。