torch.mm 是元素相乘吗？

不是。`torch.mm`代表的是矩阵乘法（matrix multiplication），而不是元素相乘（element-wise multiplication）。矩阵乘法是指将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵，其计算规则是将第一个矩阵的每一行与第二个矩阵的每一列对应元素相乘，然后将相乘的结果相加得到新矩阵中对应位置的元素。相反，元素相乘是指将两个矩阵中对应位置的元素相乘，得到一个新的矩阵。在PyTorch中，`torch.mul`代表元素相乘（element-wise multiplication）。

相关问题

探究torch.dot、torch.mv和torch.mm的区别；

torch.dot、torch.mv和torch.mm都是PyTorch中的矩阵运算函数，它们的区别如下：

1. torch.dot：计算两个张量的点积，即对应元素相乘后相加得到一个标量值。要求两个张量必须是1维的，即向量。

2. torch.mv：计算一个矩阵和一个向量的乘积，得到一个向量。要求矩阵的列数和向量的长度必须相等。

3. torch.mm：计算两个矩阵的乘积，得到一个矩阵。要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。

下面是一个例子，演示了这三个函数的使用方法：

import torch

# 定义两个向量
a = torch.tensor([2, 3])
b = torch.tensor([2, 1])

# 计算点积
dot_product = torch.dot(a, b)
print("Dot product of a and b:", dot_product)

# 定义一个矩阵和一个向量
matrix = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
vector = torch.tensor([5, 6])

# 计算矩阵和向量的乘积
matrix_vector_product = torch.mv(matrix, vector)
print("Matrix-vector product:", matrix_vector_product)

# 定义两个矩阵
matrix1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 计算矩阵的乘积
matrix_product = torch.mm(matrix1, matrix2)
print("Matrix product:", matrix_product)

torch.mul和torch.mm的区别

torch.mul和torch.mm是PyTorch中的两个不同的函数，用于执行不同的操作。

torch.mul用于执行逐元素乘法，它接受两个张量作为输入，并返回一个新的张量，该张量包含两个输入张量逐元素相乘的结果。如果两个输入张量的形状不同，则它们必须广播为相同的形状。例如：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

c = torch.mul(a, b)
print(c)
# Output: tensor([[ 5, 12],
#                 [21, 32]])

torch.mm用于执行矩阵乘法，它接受两个矩阵作为输入，并返回它们的矩阵乘积。如果第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数不相等，则无法执行矩阵乘法。例如：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

c = torch.mm(a, b)
print(c)
# Output: tensor([[19, 22],
#                 [43, 50]])

因此，torch.mul用于执行逐元素乘法，而torch.mm用于执行矩阵乘法。两者的功能是不同的。