torch.bmm和torch.matmul区别

torch.bmm和torch.matmul都是PyTorch中的矩阵乘法函数，但是它们的输入和输出格式不同。

torch.bmm的输入是三维张量，表示batch中的两个矩阵相乘，输出也是三维张量。

torch.matmul的输入可以是任意维度的张量，输出也是相应维度的张量。

因此，torch.bmm适用于批量矩阵乘法，而torch.matmul适用于一般的矩阵乘法。

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torch.dot和torch.bmm的区别

torch.dot是PyTorch中的一个函数，用于计算两个张量的点积。点积是将两个向量的对应元素相乘，并将结果相加得到的标量值。它适用于一维张量。

而torch.bmm是PyTorch中的一个函数，用于计算两个批次的矩阵乘法。它接受两个三维张量作为输入，其中第一个张量的形状为(batch_size, n, m)，第二个张量的形状为(batch_size, m, p)，返回的结果是一个形状为(batch_size, n, p)的张量。bmm代表的是batch matrix multiplication，可以同时对多个矩阵进行乘法运算。

总结一下：
- torch.dot适用于一维张量，计算两个向量的点积，返回一个标量值。
- torch.bmm适用于三维张量，计算两个批次的矩阵乘法，返回一个三维张量。

pytorch torch.bmm

`torch.bmm`是PyTorch中的一个函数，用于计算两个tensor的批矩阵乘法。其中，第一个tensor的形状为(*, n, m)，第二个tensor的形状为(*, m, p)，结果tensor的形状为(*, n, p)。具体来说，对于第一个tensor的第i个矩阵和第二个tensor的第i个矩阵，进行矩阵乘法操作并返回结果tensor中的第i个矩阵。其中，*表示任意的额外维度。

示例代码如下：

import torch

# 创建两个tensor
a = torch.randn(10, 3, 4)
b = torch.randn(10, 4, 5)

# 进行批矩阵乘法操作
c = torch.bmm(a, b)

# 输出结果tensor的形状
print(c.shape)  # 输出：torch.Size([10, 3, 5])

在这个例子中，a的形状为(10, 3, 4)，b的形状为(10, 4, 5)，因此结果tensor的形状为(10, 3, 5)。