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torch.matmul

时间: 2023-07-23 17:11:24 浏览: 91

pytorch:torch.mm()和torch.matmul()的使用

如下所示： torch.mm(mat1, mat2, out=None) → Tensor torch.matmul(mat1, mat2, out=None) → Tensor 对矩阵mat1和mat2进行相乘。如果mat1 是一个n×m张量，mat2 是一个 m×p 张量，将会输出一个 n×p 张量out。参数： mat1 (Tensor) – 第一个相乘矩阵 mat2 (Tensor) – 第二个相乘矩阵 out (Tensor, optional) – 输出张量代码示例: import torch a=torch.randn(2,3) b=torch.randn(3,2)

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。

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