torch.matmul(rotation_matrices1, rotation_matrices2.transpose(1, 2))
时间: 2024-04-27 14:20:08 浏览: 142
`torch.matmul(rotation_matrices1, rotation_matrices2.transpose(1, 2))` 是一个 PyTorch 中的矩阵乘法操作。其中,`rotation_matrices1` 和 `rotation_matrices2` 都是 3 维张量,表示多个旋转矩阵,维度分别为 `(batch_size, num_points, 3, 3)` 和 `(batch_size, num_points, 3, 3)`。这里假设 `batch_size` 为批大小,`num_points` 是每个批次中点的数量,`3` 是每个点的坐标轴数量。
`torch.matmul()` 函数用于两个张量的矩阵乘法操作。在这里,`rotation_matrices1` 和 `rotation_matrices2.transpose(1, 2)` 分别表示两个矩阵。其中,`rotation_matrices2.transpose(1, 2)` 表示对 `rotation_matrices2` 进行转置操作,将第二个和第三个维度进行交换,即将 `num_points` 和 `3` 这两个维度交换。这样可以使得两个矩阵的维度对应,从而进行矩阵乘法操作。
具体来说,这个操作将 `rotation_matrices1` 中的每个旋转矩阵都分别与 `rotation_matrices2` 中的所有旋转矩阵做一个矩阵乘法,得到一个新的张量。新张量的维度为 `(batch_size, num_points, 3, 3)`,表示每个点的旋转矩阵相乘后的结果。
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torch.sparse_csr
torch.sparse_csr is a module in PyTorch that provides support for compressed sparse row (CSR) matrices. CSR matrices are a popular format for storing sparse matrices in a compressed form, where only the non-zero elements are stored.
The torch.sparse_csr module provides functions to create, manipulate, and perform operations on CSR matrices. Some of the key functions in this module include:
- torch.sparse_csr_matrix: Creates a new CSR matrix from a dense or sparse input tensor.
- torch.sparse_csr_tensor: Creates a new CSR tensor from a COO (coordinate) tensor.
- torch.sparse_csr_matmul: Performs a matrix multiplication between two CSR matrices.
- torch.sparse_csr_add: Adds two CSR matrices.
- torch.sparse_csr_sub: Subtracts two CSR matrices.
- torch.sparse_csr_transpose: Transposes a CSR matrix.
Overall, the torch.sparse_csr module provides a powerful and efficient way to work with sparse matrices in PyTorch.
C:\Users\tomato\AppData\Local\Temp\ipykernel_7236\4077931244.py:1: UserWarning: The use of `x.T` on tensors of dimension other than 2 to reverse their shape is deprecated and it will throw an error in a future release. Consider `x.mT` to transpose batches of matrices or `x.permute(*torch.arange(x.ndim - 1, -1, -1))` to reverse the dimensions of a tensor. (Triggered internally at ..\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3575.) plt.imshow(image.T)
这是一个UserWarning警告,提示使用`x.T`翻转张量形状的方法在以后的PyTorch版本中将会报错,建议使用`x.permute(*torch.arange(x.ndim - 1, -1, -1))`或`x.mT`方法。具体而言,这个警告是因为在代码中`image`张量的维度不是2,而是3或更高,导致使用`x.T`方法翻转张量形状会报错。可以考虑使用上述建议中的方法来避免这个警告。
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