pytorch矩阵乘法

在PyTorch中，可以使用torch.mm()函数或torch.matmul()函数来执行矩阵乘法操作。

torch.mm()函数适用于两个二维矩阵相乘的情况。示例如下：

import torch

# 创建两个二维矩阵
A = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
B = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 执行矩阵乘法
C = torch.mm(A, B)

print(C)

输出结果为：

tensor([[19, 22],
        [43, 50]])

torch.matmul()函数更通用，适用于多维矩阵相乘的情况。示例如下：

import torch

# 创建两个多维矩阵
A = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
B = torch.tensor([[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]])

# 执行矩阵乘法
C = torch.matmul(A, B)

print(C)

输出结果为：

tensor([[[31, 34],
         [71, 78]],

        [[99, 110],
         [139, 154]]])

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相关问题

pytorch 矩阵乘法

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.matmul()` 函数来实现矩阵乘法。该函数可以接受两个张量作为输入，并返回它们的矩阵乘积。

例如，假设我们有两个 2x3 的张量 `A` 和 `B`，我们可以使用以下代码进行矩阵乘法：

import torch

A = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
B = torch.tensor([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])

C = torch.matmul(A, B)

print(C)

输出结果为：

tensor([[ 58,  64],
        [139, 154]])

在这个例子中，我们先定义了两个张量 `A` 和 `B`，然后使用 `torch.matmul()` 函数计算它们的矩阵乘积，并将结果存储在变量 `C` 中。最后，我们打印出 `C` 的值，得到了矩阵乘积的结果。

pytorch矩阵乘法顺序

在PyTorch中，矩阵乘法的顺序是很重要的，它决定了最终的结果。PyTorch中的矩阵乘法有两种方式：

- `torch.mm()`函数，用于两个二维矩阵之间的乘法；
- `torch.matmul()`函数，用于多维矩阵之间的乘法。

在PyTorch中，两个二维矩阵`A`和`B`之间的乘法可以使用以下两种方式：

C = torch.mm(A, B)
C = A.mm(B)

这两种方式是等价的，都表示将矩阵`A`和矩阵`B`相乘得到矩阵`C`。其中，第一种方式是函数调用的方式，第二种方式是方法调用的方式。

在多维矩阵之间的乘法中，`torch.matmul()`函数是一个非常有用的工具。它可以用于多个张量之间的矩阵乘法，并且可以自动地处理张量之间的广播。例如，假设我们有三个张量`A`、`B`和`C`，它们的形状分别为`(2, 3, 4)`、`(2, 4, 5)`和`(2, 5, 6)`，则它们之间的矩阵乘法可以使用以下代码实现：

D = torch.matmul(torch.matmul(A, B), C)

在这个例子中，`torch.matmul(A, B)`表示张量`A`和`B`之间的矩阵乘法，得到一个形状为`(2, 3, 5)`的张量；然后，`torch.matmul(torch.matmul(A, B), C)`表示该张量和张量`C`之间的矩阵乘法，得到一个形状为`(2, 3, 6)`的张量。

总之，在PyTorch中，矩阵乘法的顺序非常重要，你需要确保正确地使用`torch.mm()`函数和`torch.matmul()`函数，以获得正确的结果。