torch.mm
时间: 2023-07-03 14:08:54 浏览: 52
torch.mm 是 PyTorch 中的一个函数,用于计算两个矩阵的乘积。它可以计算两个二维矩阵的乘积,也可以计算一个二维矩阵和一个一维矩阵的乘积。
函数签名如下:
```
torch.mm(input, mat2, out=None) -> Tensor
```
其中,`input` 和 `mat2` 是要相乘的两个矩阵,`out` 是可选参数,如果指定了则表示将结果存储在该张量中,否则将创建一个新的张量来存储结果。两个矩阵的维度需要满足矩阵乘法的规则,即第一个矩阵的列数要等于第二个矩阵的行数。
示例:
```python
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]])
```
上述代码中,我们定义了两个二维矩阵 a 和 b,然后使用 torch.mm 函数计算它们的乘积并将结果存储在 c 中。最后,打印出 c 的值。
相关问题
torch. matmul 底层优化 使用 torch.mm 和 torch.mm
torch.mm和torch.matmul(torch.mm的别名)都是PyTorch中用于矩阵相乘的函数,但它们在底层的实现方式上是有所不同的。
torch.mm的底层实现采用了较为基础的矩阵乘法算法,即直接按矩阵乘法的定义计算。虽然这种方法不太高效,但在小型矩阵上表现良好,而且容易实现。
而torch.matmul则使用了更为高效的矩阵乘法算法,并且可以自动地调用不同的算法实现,以充分利用CPU或GPU的计算能力。此外,torch.matmul还支持广播和批次化操作,可以处理不同大小和数量的张量,这使得它在深度学习中被广泛使用。
总之,torch.mm和torch.matmul在底层实现上的不同使它们在不同的场景下具有不同的优势。对于小型矩阵的乘法,torch.mm表现良好;而对于大规模的深度学习计算任务,我们应该优先选择torch.matmul。
torch.matmul和torch.mm区别
torch.matmul和torch.mm都是PyTorch库中用于矩阵乘法的函数,但在使用方式和功能上有一些区别。
torch.matmul是一个通用的矩阵乘法函数,可以进行多种类型的矩阵乘法操作。它可以接受输入张量的维度为1到高维,并根据输入张量的维度自动选择最适合的矩阵乘法方式。当输入张量是1D时,matmul将执行向量点积;当输入张量是2D时,matmul将执行矩阵乘法;当输入张量是高维时,matmul将执行批量矩阵乘法。这使得torch.matmul非常灵活且适用于多种矩阵乘法需求。
torch.mm是一个专门用于执行2D矩阵乘法的函数。它要求输入张量必须是2D,并且两个输入张量的维度必须分别为`(n, m)`和`(m, p)`,其中`n, m, p`分别表示矩阵的行数和列数。torch.mm将返回一个形状为`(n, p)`的新张量,表示两个输入矩阵相乘的结果。
综上所述,torch.matmul可以执行更多类型的矩阵乘法操作并且更加灵活,而torch.mm仅适用于2D矩阵乘法。根据具体的需求,选择适合的函数可以更好地满足编程任务的要求。
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