torch.matmul()参数表

torch.matmul()函数接受两个参数，分别是input和other。

- input：表示输入的张量，可以是一个或多个维度的张量。
- other：表示与input进行矩阵乘法的张量，可以是一个或多个维度的张量。

这个函数返回一个新的张量，是通过对input和other进行矩阵乘法得到的。两个输入张量的形状必须满足矩阵乘法的规则。

在PyTorch中，torch.matmul()函数还可以对标量和张量进行矩阵乘法运算。当输入中存在标量时，会自动将其扩展到与其他张量相同的形状，然后进行矩阵乘法运算。

注意：torch.matmul()函数与torch.mm()函数有一些细微的差异。torch.mm()函数只能对2D张量进行矩阵乘法运算，而torch.matmul()函数可以处理更高维度的张量。

相关问题

(torch.matmul

`torch.matmul`是PyTorch库中的一个函数，用于执行矩阵乘法操作。在深度学习和张量计算中，矩阵乘法是非常基础且常用的操作，特别是在卷积神经网络（CNN）和线性变换等环节。`torch.matmul(a, b)`函数接受两个参数`a`和`b`，这两个参数通常都是二维张量（矩阵），并且第一个参数的列数（第二个维度）必须等于第二个参数的行数，这样它们才能相乘。

举个例子，如果你有两个张量`a`（形状为`(m, n)`）和`b`（形状为`(n, p)`），`torch.matmul(a, b)`会返回一个新的张量，其形状为`(m, p)`，对应于第一个矩阵的行与第二个矩阵的列相乘的结果。

torch.matmul参数

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。