tensor.mul(tensor)和tensor * tensor之间的区别是什么
时间: 2023-04-05 12:04:07 浏览: 63
tensor.mul(tensor)和tensor * tensor的作用是相同的,都是对两个张量进行逐元素相乘。但是,tensor.mul(tensor)是一个函数调用,需要调用函数,而tensor * tensor是一个操作符,可以直接使用。此外,tensor.mul(tensor)可以接受一个参数作为输出张量,而tensor * tensor则总是返回一个新的张量。
相关问题
tensor.mul_
`tensor.mul_`是PyTorch中的一个函数,用于原地(in-place)地对一个张量(tensor)进行乘法操作。这个函数会将张量与指定的数值或另一个张量进行逐元素相乘,并将结果保存到原始的张量中。需要注意的是,这个操作是原地操作,即会改变原始张量的值,而不会创建一个新的张量。
例如,假设有一个张量`tensor`,我们想将其每个元素乘以2,可以使用如下代码:
```python
tensor.mul_(2)
```
这样,原始张量`tensor`中的每个元素都会乘以2。
需要注意的是,`mul_`函数会修改原始张量的值,如果不希望修改原始张量,可以使用`mul`函数:
```python
new_tensor = tensor.mul(2)
```
这样,会创建一个新的张量`new_tensor`,其中的每个元素为原始张量中对应位置的元素乘以2,而原始张量`tensor`的值不变。
希望以上解答能够帮到你!如果你有任何其他问题,请随时提问。
torch.mul和*有区别吗
在PyTorch中,`torch.mul`和`*`都可以用于执行逐元素乘法运算。但是,它们有以下区别:
1. `torch.mul`是一个函数,而`*`是运算符,因此在使用`torch.mul`时需要在括号中指定要进行乘法运算的张量,而`*`可以直接应用于两个张量。
2. `torch.mul`允许指定一个输出张量,以便将结果存储在该张量中。而`*`将结果存储在新的张量中。
下面是一个例子,展示了如何使用`torch.mul`和`*`进行逐元素乘法,以及它们的输出是否相同:
```
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
# 使用torch.mul进行逐元素乘法
c = torch.mul(a, b)
print(c)
# 使用*运算符进行逐元素乘法
d = a * b
print(d)
# 检查两种方法的输出是否相同
print(torch.all(torch.eq(c, d)))
```
输出:
```
tensor([ 4, 10, 18])
tensor([ 4, 10, 18])
tensor(True)
```
可以看到,使用`torch.mul`和`*`进行逐元素乘法得到的结果相同。