pytorch 叉乘

PyTorch中的叉乘操作是指两个向量的向量积。叉乘操作可以在PyTorch中使用torch.cross()函数实现。

torch.cross(input, other, dim=-1, out=None)函数接受两个张量input和other作为输入，返回两个向量的向量积。dim参数用于指定输入张量的维度，指定dim表示进行计算的是维度上的向量积。out参数用于指定结果存储的位置。

具体来说，如果input和other的形状为(N, 3)，表示这两个张量包含N个三维向量，那么计算结果将是一个形状为(N, 3)的张量，每一行表示两个输入向量的向量积。

下面是一个简单的示例代码：

import torch

input = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
other = torch.tensor([[4, 5, 6], [1, 2, 3]])

output = torch.cross(input, other)

print(output)

运行代码，得到的输出为：

tensor([[-3,  6, -3],
        [ 3, -6,  3]])

可以看到，输出的结果是一个形状为(N, 3)的张量，每一行表示两个输入向量的向量积。

以上就是使用PyTorch进行叉乘操作的简单介绍。

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PyTorch有以下特点：
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PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的工具和接口，用于构建和训练神经网络模型。PyTorch 2.2.1是PyTorch框架的一个特定版本，它包含了一些新的功能、改进和修复。

以下是PyTorch 2.2.1的一些主要特性和改进：
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