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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相关问题

torch.bmm()

torch.bmm() 是 PyTorch 中的一个函数，用于执行批量矩阵乘法（Batch Matrix Multiplication）操作。

它的输入是三个张量 A、B 和 out，其中 A 的形状为 (batch_size, n, m)，B 的形状为 (batch_size, m, p)，out 的形状为 (batch_size, n, p)。batch_size 表示批次的大小，n、m 和 p 分别表示矩阵 A、B 和输出矩阵 out 的维度。

torch.bmm() 的作用是计算每个批次中对应的矩阵 A 和 B 的乘积，并将结果存储在 out 中。它会对每个批次中的对应矩阵进行乘法运算，得到对应的输出矩阵。

以下是一个使用 torch.bmm() 的示例：

import torch

A = torch.randn(10, 3, 4)
B = torch.randn(10, 4, 5)

out = torch.bmm(A, B)

这个例子中，A 的形状为 (10, 3, 4)，B 的形状为 (10, 4, 5)，out 的形状为 (10, 3, 5)。torch.bmm() 会对 A 和 B 进行批量矩阵乘法运算，并将结果存储在 out 中。

解释torch.bmm

torch.bmm 是 PyTorch 中的一个函数，用于对两个三维张量进行批量矩阵乘法。

假设第一个张量 A 的形状为 (batch_size, n, m)，第二个张量 B 的形状为 (batch_size, m, p)，则 torch.bmm 函数的输出是一个形状为 (batch_size, n, p) 的三维张量 C，其中 C[i,:,:] = torch.mm(A[i,:,:], B[i,:,:])。

换句话说，torch.bmm 函数对于第一个维度上的每个样本，在第二个维度上进行矩阵乘法，得到一个形状为 (n, p) 的矩阵，最终将这些矩阵按照第一个维度拼接起来，得到形状为 (batch_size, n, p) 的三维张量。