torch.matmul函数

torch.matmul函数是PyTorch中的一个矩阵乘法函数。它用于计算两个张量的矩阵乘法，可以处理不同维数的输入。具体而言，torch.matmul可以计算两个二维张量的矩阵乘法、一个二维张量和一个一维张量之间的矩阵乘法，以及多个维度的张量之间的批量矩阵乘法。

使用示例：

import torch

# 两个二维张量的矩阵乘法
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
c = torch.matmul(a, b)
print(c)
# 输出:
# tensor([[19, 22],
#         [43, 50]])

# 一个二维张量和一个一维张量之间的矩阵乘法
d = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
e = torch.tensor([5, 6])
f = torch.matmul(d, e)
print(f)
# 输出:
# tensor([17, 39])

总结而言，torch.matmul函数是PyTorch中用于进行矩阵乘法运算的函数，可以处理多种不同形状和维度的输入。

相关问题

torch.matmul函数的用法和注意事项

torch.matmul函数用于矩阵相乘操作。它可以执行两个输入张量之间的矩阵相乘，或者执行批量矩阵相乘。

用法：
torch.matmul(input, other, out=None) → Tensor

参数：
- input (Tensor) – 输入张量，可以是一个或多个维度。
- other (Tensor) – 与输入张量进行矩阵相乘的张量。
- out (Tensor, optional) – 结果张量。

注意事项：
- 输入张量 input 和 other 的形状必须满足矩阵相乘的要求。对于二维矩阵，input 的形状应为 (n, m)，other 的形状应为 (m, p)，结果的形状则为 (n, p)。
- 如果 input 和 other 是批量矩阵相乘，则它们的形状应满足广播规则，以便进行批量操作。
- 如果输入张量 input 和 other 不是二维矩阵，则会对其进行展平操作，并执行批量矩阵相乘。
- 当指定了 out 参数时，结果将被写入到该张量中，而不是创建一个新的张量。

torch.mm和torch.matmul函数有什么区别

torch.mm和torch.matmul都是PyTorch中的矩阵乘法函数，但是它们有一些区别。

torch.mm只适用于2维矩阵，它计算两个矩阵的乘积，并返回结果。例如，如果你有两个2x3的矩阵A和B，你可以使用torch.mm(A, B)计算它们的乘积。

torch.matmul可以用于任意维度的张量，包括标量和向量。它执行的更加通用的矩阵乘法，可以在各种情况下使用，例如矩阵乘积、点积、批量矩阵乘积等等。

另一个区别是，当输入为矩阵时，torch.matmul在矩阵维度上进行广播，而torch.mm不会自动进行广播。因此，如果你想计算两个形状不同的矩阵的乘积，你需要使用torch.matmul并手动进行广播。