mul(1e4).triu()

根据您提供的代码，这是在Python中使用NumPy库进行的操作。

`mul(1e4)` 表示将一个数值乘以 `1e4`，即乘以 `10000`，这是指数记数法中的一种写法。

`triu()` 是NumPy中的一个函数，它返回一个数组的上三角形部分，其余部分都被零填充。

因此，`mul(1e4).triu()` 的操作是将一个数值乘以 `10000` 并返回一个上三角形部分为乘积的数组。

相关问题

mul_list.append

".append" 是 Python 中列表（list）对象的一个方法，它用于在列表的末尾添加一个新的元素。语法为：列表对象.append(要添加的元素)。例如，如果我们有一个空的列表，我们可以通过以下代码向其中添加一个元素：

my_list = []
my_list.append(1)

现在，my_list 就变成了 [1]。如果我们再执行一次 `my_list.append(2)`，my_list 将变成 [1, 2]。

torch.mul和torch.mm的区别

torch.mul和torch.mm是PyTorch中的两个不同的函数，用于执行不同的操作。

torch.mul用于执行逐元素乘法，它接受两个张量作为输入，并返回一个新的张量，该张量包含两个输入张量逐元素相乘的结果。如果两个输入张量的形状不同，则它们必须广播为相同的形状。例如：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

c = torch.mul(a, b)
print(c)
# Output: tensor([[ 5, 12],
#                 [21, 32]])

torch.mm用于执行矩阵乘法，它接受两个矩阵作为输入，并返回它们的矩阵乘积。如果第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数不相等，则无法执行矩阵乘法。例如：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

c = torch.mm(a, b)
print(c)
# Output: tensor([[19, 22],
#                 [43, 50]])

因此，torch.mul用于执行逐元素乘法，而torch.mm用于执行矩阵乘法。两者的功能是不同的。