torch.mv torch.mul

torch.mv是PyTorch中的函数，用于执行矩阵和向量的乘法操作。它接受两个参数，第一个参数是一个矩阵，第二个参数是一个向量。它将矩阵与向量相乘，并返回一个新的向量作为结果。

torch.mul也是PyTorch中的函数，用于执行元素级别的乘法操作。它接受两个参数，可以是标量、向量、矩阵或张量。它将两个输入的对应元素相乘，并返回一个新的张量作为结果。

所以，torch.mv用于矩阵和向量的乘法，而torch.mul用于元素级别的乘法操作。

相关问题

mask_pro_label = torch.mul(label, mask_labels) pos_lab= torch.mul(pre_label, mask_pro_label)#积极标签 neg_label=torch.abs(label-1) mask_neg_label = torch.mul(neg_label, mask_labels) neg_lab= torch.mul(pre_label, mask_neg_label)#消极标签 neg_l

abel= torch.mul(neg_label, mask_labels) neg_lab= torch.mul(pre_label, mask_neg_label)#消极标签

这段代码是用来生成积极和消极标签的。首先，通过 torch.mul(label, mask_labels) 将原始标签 label 和掩码 mask_labels 相乘，得到积极标签 mask_pro_label。然后，通过 torch.mul(pre_label, mask_pro_label) 将预测标签 pre_label 和积极标签 mask_pro_label 相乘，得到最终的积极标签 pos_lab。

接着，通过 torch.abs(label-1) 将原始标签 label 取反得到消极标签 neg_label。再通过 torch.mul(neg_label, mask_labels) 将消极标签 neg_label 和掩码 mask_labels 相乘，得到消极标签的掩码 mask_neg_label。最后，通过 torch.mul(pre_label, mask_neg_label) 将预测标签 pre_label 和消极标签的掩码 mask_neg_label 相乘，得到最终的消极标签 neg_lab。

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。