torch.matmul
时间: 2023-07-23 14:11:24 浏览: 46
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。
torch.matmul作用
torch.matmul是PyTorch中用于矩阵乘法的函数。它可以计算两个tensor之间的矩阵乘积,即矩阵相乘。它支持批量矩阵乘法,也可以用于向量点积。
具体来说,torch.matmul可以实现以下功能:
1. 两个矩阵的乘积,即矩阵相乘。
2. 矩阵与向量的乘积,即向量点积。
3. 批量矩阵乘积,即多个矩阵相乘。
例如,假设我们有两个矩阵A和B,我们可以使用torch.matmul计算它们的乘积:
```
A = torch.randn(2, 3)
B = torch.randn(3, 4)
C = torch.matmul(A, B)
```
在这个例子中,C就是A和B的矩阵乘积,它的形状为(2, 4)。
另外,我们也可以使用torch.matmul计算矩阵与向量的乘积:
```
A = torch.randn(2, 3)
v = torch.randn(3)
w = torch.matmul(A, v)
```
在这个例子中,w就是矩阵A与向量v的乘积,它的形状为(2,)。