tensor的矩阵乘法

tensor的矩阵乘法是通过torch.mm或torch.matmul函数实现的，两个函数的区别在于对于张量维度数大于2的情况，matmul会自动对最后两个维度进行矩阵乘法操作，而mm则会直接将最后两个维度视为两个矩阵进行乘法操作。

示例代码如下：

import torch

# 定义两个矩阵
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 使用mm函数进行矩阵乘法
c1 = torch.mm(a, b)
print(c1)

# 使用matmul函数进行矩阵乘法
c2 = torch.matmul(a, b)
print(c2)

输出结果：

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

相关问题

tensor矩阵乘法

tensor矩阵乘法是指通过torch.mm函数实现的矩阵乘法操作。根据数学中的矩阵乘法规则，要求两个Tensor的维度满足矩阵乘法的条件，即(i, n) x (n, j)。可以通过torch.mm函数来计算两个矩阵的乘积。

对于给定的两个矩阵a和b，可以通过torch.mm(a, b)来计算它们的乘积。其中a的大小为(i, n)，b的大小为(n, j)，则计算得到的结果大小为(i, j)的矩阵。

另外，除了torch.mm函数外，还可以通过逐元素乘法实现矩阵的乘法。当一个矩阵与一个列向量相乘时，可以使用逐元素乘法，并要求矩阵的行数与列向量的行数相等。当一个矩阵与一个行向量相乘时，同样可以使用逐元素乘法，并要求矩阵的列数与行向量的列数相等。

torch 矩阵乘法

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.matmul()` 或 `torch.mm()` 函数进行矩阵乘法操作。

`torch.matmul()` 函数可以用于执行两个张量之间的矩阵乘法，支持高维张量的操作。而 `torch.mm()` 函数则用于执行两个二维张量之间的矩阵乘法。

以下是使用这两个函数的示例代码：

import torch

# 创建两个张量
A = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
B = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 使用 torch.matmul() 进行矩阵乘法
C = torch.matmul(A, B)

# 使用 torch.mm() 进行矩阵乘法（仅限于二维张量）
D = torch.mm(A, B)

print("torch.matmul():")
print(C)
print("\ntorch.mm():")
print(D)

输出结果为：

torch.matmul():
tensor([[19, 22],
        [43, 50]])

torch.mm():
tensor([[19, 22],
        [43, 50]])

在上述示例中，我们创建了两个2x2的张量 `A` 和 `B`，然后使用 `torch.matmul()` 和 `torch.mm()` 对它们进行矩阵乘法操作，得到结果张量 `C` 和 `D`。注意，`torch.mm()` 只能用于二维张量的矩阵乘法，而 `torch.matmul()` 可以处理更高维度的张量。