torch.bmm（）

torch.bmm()是PyTorch中的一个函数，用于执行批量矩阵乘法。它接受两个3D张量作为输入，并返回一个3D张量作为输出。具体来说，它将第一个张量的每个2D子矩阵与第二个张量的对应2D子矩阵进行矩阵乘法运算，并将结果存储在输出张量的对应位置上。[2]

例如，如果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)，那么输出张量的形状将为(batch_size, n, p)。[2]

需要注意的是，当输入张量的维度不符合要求时，torch.bmm()会抛出一个错误。例如，如果输入张量的维度为2，而不是3，那么会出现"RuntimeError: invalid argument 1: expected 3D tensor, got 2D"的错误。[3]

因此，在使用torch.bmm()函数时，需要确保输入张量的维度符合要求，并且形状匹配以进行矩阵乘法运算。

相关问题

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)。

解释torch.bmm

torch.bmm 是 PyTorch 中的一个函数，用于对两个三维张量进行批量矩阵乘法。

假设第一个张量 A 的形状为 (batch_size, n, m)，第二个张量 B 的形状为 (batch_size, m, p)，则 torch.bmm 函数的输出是一个形状为 (batch_size, n, p) 的三维张量 C，其中 C[i,:,:] = torch.mm(A[i,:,:], B[i,:,:])。

换句话说，torch.bmm 函数对于第一个维度上的每个样本，在第二个维度上进行矩阵乘法，得到一个形状为 (n, p) 的矩阵，最终将这些矩阵按照第一个维度拼接起来，得到形状为 (batch_size, n, p) 的三维张量。