torch.bmm(a,b)

`torch.bmm(a, b)` 是 PyTorch 中的一个函数，全称是 "batch matrix multiplication"（批量矩阵乘法），它用于计算两个三维张量 (batch, *, *) 的逐元素相乘后的结果。这里的星号(*)表示可以有任意维度，但第一个维度通常是批量维度，也就是这两个输入张量 a 和 b 都有一维是相同的，并且该维度下的元素会一一对应地做矩阵乘法。

例如，如果 a 是形状为 (m, n, k) 的张量，b 是形状为 (k, p, q) 的张量，那么 `torch.bmm(a, b)` 的输出将是一个形状为 (m, n, p) 的张量，其中每个 (i, j, :) 组合的元素是 a[i, :, :] 矩阵与 b[:, :, j] 矩阵相乘的结果。

相关问题

torch.bmm(a, b)

torch.bmm(a, b)的作用是进行批量的矩阵乘法操作。其中a的维度是b * m * n，b的维度是b * n * p，结果的维度是b * m * p。这意味着对于每一个批次中的矩阵a和b，会进行矩阵乘法操作，输出一个结果矩阵。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【torch小知识点03】矩阵乘法总结](https://blog.csdn.net/wistonty11/article/details/128758903)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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torch.bmm()和torch.matmul()

torch.bmm()和torch.matmul()都是PyTorch中用于矩阵乘法的函数，但它们有一些不同之处。

torch.bmm()是针对批量矩阵乘法的函数。它接受两个3D张量作为输入，其中第一个张量的形状为 (B, N, M)，第二个张量的形状为 (B, M, P)，其中 B 是批量大小，N 是第一个矩阵的行数，M 是第一个矩阵的列数（也是第二个矩阵的行数），P 是第二个矩阵的列数。函数返回一个形状为 (B, N, P) 的新张量，表示批量中每个矩阵乘法的结果。

torch.matmul()是一个通用的矩阵乘法函数，可以用于不同维度的输入。它支持两个张量的乘法，以及多个张量的乘法。对于两个2D张量的乘法，它等效于torch.mm()函数。对于高维张量的乘法，matmul会在最后两个维度进行乘法计算，并广播其他维度。

简而言之，torch.bmm()用于批量矩阵乘法，而torch.matmul()用于通用的矩阵乘法。