torch.bmm(
时间: 2023-08-17 07:12:29 浏览: 38
torch.bmm和torch.matmul都是PyTorch中的矩阵乘法函数,但是它们的输入和输出格式不同。
torch.bmm的输入是三维张量,表示batch中的两个矩阵相乘,输出也是三维张量。
torch.matmul的输入可以是任意维度的张量,输出也是相应维度的张量。
因此,torch.bmm适用于批量矩阵乘法,而torch.matmul适用于一般的矩阵乘法。
相关问题
torch.bmm函数
torch.bmm函数是PyTorch中的一个函数,用于执行批量矩阵乘法(Batch Matrix Multiply)。它接受三个输入张量:input1,input2和out。其中,input1的形状是(batch_size, n, m),input2的形状是(batch_size, m, p),out的形状是(batch_size, n, p)。函数会计算input1和input2的批量矩阵乘法,并将结果写入out张量。
具体来说,对于每个batch,torch.bmm函数会将input1中的每个(n, m)矩阵与input2中的对应(m, p)矩阵相乘,得到一个(n, p)的结果矩阵,并将其存储在out中。因此,输出张量out的形状是(batch_size, n, p)。
以下是使用torch.bmm函数执行批量矩阵乘法的示例代码:
```python
import torch
# 创建输入张量
batch_size = 2
n = 3
m = 4
p = 5
input1 = torch.randn(batch_size, n, m)
input2 = torch.randn(batch_size, m, p)
# 执行批量矩阵乘法
out = torch.bmm(input1, input2)
print(out.shape) # 输出: torch.Size([2, 3, 5])
```
在上述示例中,我们创建了两个batch的输入张量input1和input2,它们的形状分别是(2, 3, 4)和(2, 4, 5)。然后,我们使用torch.bmm函数执行批量矩阵乘法,并将结果存储在out张量中。最后,我们打印出out张量的形状,得到(2, 3, 5)。
pytorch torch.bmm
`torch.bmm`是PyTorch中的一个函数,用于计算两个tensor的批矩阵乘法。其中,第一个tensor的形状为(*, n, m),第二个tensor的形状为(*, m, p),结果tensor的形状为(*, n, p)。具体来说,对于第一个tensor的第i个矩阵和第二个tensor的第i个矩阵,进行矩阵乘法操作并返回结果tensor中的第i个矩阵。其中,*表示任意的额外维度。
示例代码如下:
```python
import torch
# 创建两个tensor
a = torch.randn(10, 3, 4)
b = torch.randn(10, 4, 5)
# 进行批矩阵乘法操作
c = torch.bmm(a, b)
# 输出结果tensor的形状
print(c.shape) # 输出:torch.Size([10, 3, 5])
```
在这个例子中,a的形状为(10, 3, 4),b的形状为(10, 4, 5),因此结果tensor的形状为(10, 3, 5)。