torch.matmul()

torch.mm和torch.matmul都是PyTorch中用于矩阵乘法的函数，但是它们的输入和输出有所不同。

torch.mm只能用于两个二维矩阵的乘法，即两个矩阵的维度分别为(m,n)和(n,p)，输出的矩阵维度为(m,p)。

而torch.matmul可以用于多个矩阵的乘法，且支持广播机制，即可以对不同维度的矩阵进行乘法。输入的矩阵可以是任意维度的张量，输出的矩阵维度也可以是任意维度的张量，但是要满足矩阵乘法的规则。

因此，torch.matmul比torch.mm更加灵活，可以处理更多的矩阵乘法情况。

相关问题

torch.matmul

torch.matmul是PyTorch中的一个函数，用于矩阵乘法（矩阵乘法也称为矩阵乘积）。它可以接受两个张量作为输入，并返回它们的矩阵乘积。在PyTorch中，torch.matmul函数还可以处理高维张量的矩阵乘积。例如，如果输入是两个形状为 (batch_size, n, m) 和 (batch_size, m, p) 的张量，那么输出将是形状为 (batch_size, n, p) 的张量。

下面是一个使用torch.matmul函数计算两个2x3的矩阵乘积的例子：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = torch.tensor([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])

c = torch.matmul(a, b)

print(c)

输出结果为：

tensor([[ 58,  64],
        [139, 154]])

torch.matmul函数

torch.matmul函数是PyTorch中的一个矩阵乘法函数。它用于计算两个张量的矩阵乘法，可以处理不同维数的输入。具体而言，torch.matmul可以计算两个二维张量的矩阵乘法、一个二维张量和一个一维张量之间的矩阵乘法，以及多个维度的张量之间的批量矩阵乘法。

使用示例：

import torch

# 两个二维张量的矩阵乘法
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
c = torch.matmul(a, b)
print(c)
# 输出:
# tensor([[19, 22],
#         [43, 50]])

# 一个二维张量和一个一维张量之间的矩阵乘法
d = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
e = torch.tensor([5, 6])
f = torch.matmul(d, e)
print(f)
# 输出:
# tensor([17, 39])

总结而言，torch.matmul函数是PyTorch中用于进行矩阵乘法运算的函数，可以处理多种不同形状和维度的输入。