torch.matmul参数

时间: 2023-12-02 22:07:23 浏览: 130
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pytorch:torch.mm()和torch.matmul()的使用

torch.matmul有两个参数，分别是input和other。其中input是一个张量，可以是一个2D张量或者一个多维张量，而other是与input相乘的张量。在输入是2D张量时，other也必须是2D张量，而在输入是多维张量时，other可以是一个张量或者一个张量列表，用于与input进行批量矩阵乘法。在进行批量矩阵乘法时，张量的形状必须匹配，除了最后两个维度。具体来说，如果input的形状为（b, n, m）而other的形状为（b, m, p），那么输出的形状将为（b, n, p），其中b是批量大小，n是输入矩阵的行数，m是输入矩阵的列数，p是输出矩阵的列数。
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torch.matmul源码

torch.matmul的源码是用C++编写的，可以在PyTorch的GitHub仓库中找到。以下是源码的主要部分： cpp static Tensor& matmul_out(Tensor& result, const Tensor& self, const Tensor& other) { TORCH_CHECK(self....

torch.matmul函数的用法和注意事项

torch.matmul函数用于矩阵相乘操作。它可以执行两个输入张量之间的矩阵相乘，或者执行批量矩阵相乘。 用法： torch.matmul(input, other, out=None) → Tensor 参数： - input (Tensor) – 输入张量，可以是一个或...

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torch.matmul和torch.mm

这两个函数都是PyTorch中用于矩阵乘法的函数，但是它们的输入参数略有不同。torch.matmul可以接受多个张量作为输入，而torch.mm只能接受两个张量作为输入。此外，torch.matmul还支持广播机制，而torch.mm不支持。

torch.matmul能用于多个矩阵相乘吗

result = torch.matmul(torch.matmul(A, B), C) 这将首先计算A和B的乘积，然后再与C相乘。你也可以传递一个包含多个矩阵的列表作为输入参数，如下所示： matrices = [A, B, C] result = torch.matmul(matrices) ...

函数编写步骤： 将输入图像（此时为tensor）归一化到 0 与 1 之间； （广播机制） 创建 RGB 到 YUV 的转换矩阵； （torch.tensor） 利用转换矩阵对归一化后图像进行变换。（torch.matmul, torch.mm, torch.dot, tensor.t） 注：提示内容仅为可能涉及的函数方法，实现方法不唯一。import torch def rgb2yuv(rgb):

3. 利用转换矩阵对归一化后的图像进行变换，使用torch.matmul函数来实现矩阵乘法。 最后将转换后的图像作为函数的输出即可。 下面是具体的代码实现： import torch def rgb2yuv(rgb): # 将输入图像归一化到...

def net(X): return softmax(torch.matmul(X.reshape((-1, W.shape[0])), W) + b)解释每行代码含义

- return softmax(torch.matmul(X.reshape((-1, W.shape[0])), W) + b)：函数返回一个计算结果，该计算过程包含以下步骤： - X.reshape((-1, W.shape[0]))：将 X 重塑为一个二维张量，其中第一维大小为 -1...

class MyLinear(nn.Module): def init(self, in_units, units): super().init() self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units)) self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,)) def forward(self, X): linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data return F.relu(linear) dense = MyLinear(5,3) dense.weightdense(torch.rand(2, 5))

linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data return F.relu(linear) dense = MyLinear(5, 3) input_tensor = torch.rand(2, 5) output_tensor = dense(input_tensor) 其中 nn.Parameter...

y=torch.matmul(X,w)+b

- matmul 表示矩阵乘法； - y 是输出结果，也是一个矩阵。 这个公式可以表示为：y = X * w + b。 在神经网络中，通常会有很多这样简单的计算公式组成复杂的计算图，用来完成各种任务，比如分类、回归、生成等。

翻译一段python代码 import torch class KalmanFilter: def __init__(self, F, H, Q, R, x0, P0): self.F = F self.H = H self.Q = Q self.R = R self.x = x0 self.P = P0 def predict(self): self.x = torch.matmul(self.F, self.x) self.P = torch.matmul(torch.matmul(self.F, self.P), torch.transpose(self.F, 0, 1)) + self.Q def update(self, z): y = z - torch.matmul(self.H, self.x) S = torch.matmul(torch.matmul(self.H, self.P), torch.transpose(self.H, 0, 1)) + self.R K = torch.matmul(torch.matmul(self.P, torch.transpose(self.H, 0, 1)), torch.inverse(S)) self.x = self.x + torch.matmul(K, y) self.P = torch.matmul(torch.eye(self.F.shape[0]) - torch.matmul(K, self.H), self.P)

在 __init__ 函数中，传入了 F、H、Q、R、x0 和 P0 作为参数，分别表示状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声协方差矩阵、观测噪声协方差矩阵、初始状态向量和初始协方差矩阵。这些参数被分别赋值给类的属性 F、H、Q、R...

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class GAT(nn.Module): def __init__(self, in_dim, out_dim, num_heads): super(GAT, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.attentions = nn.ModuleList([nn.Linear(in_dim, out_dim) for _ in range(num_heads)]) self.out_att = nn.Linear(in_dim*num_heads, out_dim) def forward(self, x, adj): x = x.unsqueeze(1) x = x.transpose(2,0) x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1) alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(1, 2)) / self.num_heads, dim=-1) alpha = torch.where(alpha>0, alpha, torch.zeros_like(alpha)) # alpha = torch.where(adj.unsqueeze(-1).bool(), alpha, torch.zeros_like(alpha)) alpha = alpha / alpha.sum(dim=-2, keepdim=True) out = torch.matmul(alpha, x).squeeze(1) out = F.elu(self.out_att(out)) return out 这段代码中out的形状为（192，512），而self.out_att只能接受（128，512）的输入，这段代码应该怎么调整呢。我尝试在self部分增加一个线性全连接层linear（512，128），但是报错缺少必要的位置参数，我应该怎么办呢。这是pytorch版本

alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(1, 2)) / self.num_heads, dim=-1) alpha = torch.where(alpha>0, alpha, torch.zeros_like(alpha)) # alpha = torch.where(adj.unsqueeze(-1).bool(), alpha, ...

def net(X): return softmax(torch.matmul(X.reshape((-1, W.shape[0])), W) + b)解释参数含义

这是一个简单的神经网络模型，其中： - X 是输入数据，它的形状是 (batch_size, input_size)，其中 batch_size 表示输入数据的批次大小，input_size 表示每个输入数据的特征数量。 - W 是连接输入层和输出层的权重...

def net(X): return softmax(torch.matmul(X.reshape((-1, W.shape[0])), W) + b)解释含义

- W 和 b 是神经网络的模型参数，其中 W 是一个二维张量，形状为 (input_size, num_classes)，其中 num_classes 表示输出的类别数，b 是一个一维张量，形状为 (num_classes,)，表示每个类别的偏置项。...

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