torch.matmul
时间: 2023-07-23 11:11:24 浏览: 47
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库中的一个函数,用于执行矩阵乘法操作。在深度学习和张量计算中,矩阵乘法是非常基础且常用的操作,特别是在卷积神经网络(CNN)和线性变换等环节。`torch.matmul(a, b)`函数接受两个参数`a`和`b`,这两个参数通常都是二维张量(矩阵),并且第一个参数的列数(第二个维度)必须等于第二个参数的行数,这样它们才能相乘。
举个例子,如果你有两个张量`a`(形状为`(m, n)`)和`b`(形状为`(n, p)`),`torch.matmul(a, b)`会返回一个新的张量,其形状为`(m, p)`,对应于第一个矩阵的行与第二个矩阵的列相乘的结果。
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。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![apk](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)