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。

在pycharm中实现并运行： 3种以上tensor变量的定义方法； 实现tensor变量的+-*等操作； 实现tensor的矩阵乘法操作。

在PyCharm中，我们通常使用PyTorch库来进行张量(Tensor)的操作。这里我会详细介绍如何定义和操作多个张量。

**1. 定义张量变量：**

import torch

# 方法一：直接创建张量
t1 = torch.tensor([1, 2, 3])
t2 = torch.tensor([[4, 5], [6, 7]])
t3 = torch.rand(2, 2)  # 创建随机张量

# 方法二：通过数据类型和形状创建
t4 = torch.empty(3, 3, dtype=torch.float)
t5 = torch.zeros_like(t1)

# 方法三：利用numpy数组转换
import numpy as np
np_array = np.array([[8, 9], [10, 11]])
t6 = torch.from_numpy(np_array)

**2. 运行张量的+ - t2

# 乘除操作
multiplication = t1 * t3
division = t1 / t3 if t3.abs().sum() != 0 else None # 防止除零错误

# 同样，可以对张量和其他标量、列表或另一个张量执行操作
scalar_add = t4 + 5
list_multiply = t5 * [1, 2, 3]

**3. 实现张量的矩阵乘法：**

matrix_multiply = torch.matmul(t2, t4)

矩阵乘法只适用于两个形状匹配的张量，其中第一个张量的列数等于第二个张量的行数。这里是例子，不是实际运行，因为`t2`是2x2的，`t4`是3x3的，它们无法直接相乘。