torch 多个张量相乘

可以使用 `torch.mul()` 函数进行多个张量的逐元素相乘，或者使用 `torch.mm()` 函数进行矩阵乘法（需要满足矩阵乘法的维度要求）。

举个例子，假设有三个大小为 (2, 3) 的张量 `a`、`b` 和 `c`，可以使用以下代码进行逐元素相乘：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = torch.tensor([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])
c = torch.tensor([[3, 4, 5], [6, 7, 8]])

result = torch.mul(torch.mul(a, b), c)
print(result)

输出结果为：

tensor([[  6,  24,  60],
        [120, 210, 336]])

如果要进行矩阵乘法，可以将其中两个张量转置后相乘：

a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = torch.tensor([[2, 3], [5, 6], [8, 9]])
c = torch.tensor([[3, 4, 5], [6, 7, 8]])

result = torch.mm(torch.mm(a, b), c.t())
print(result)

输出结果为：

tensor([[163, 236],
        [406, 583]])

相关问题

def forward(self): # h是物品id嵌入的权重 h = self.item_id_embedding.weight # 将两个张量（tensor）按指定维度拼接在一起 # 按行把两个嵌入权重拼接到一起 ego_embeddings = torch.cat((self.user_embedding.weight, self.item_id_embedding.weight), dim=0) # 将其变成list all_embeddings = [ego_embeddings] for i in range(self.n_layers): # self.norm_adj拉普拉斯矩阵,返回的是稀疏张量:坐标,值,size # L*W ego_embeddings = torch.sparse.mm(self.norm_adj, ego_embeddings) # all_embeddings是所有层的嵌入 all_embeddings += [ego_embeddings] # outputs = torch.stack(inputs, dim=?) → Tensor # 沿着一个新的维度对all_embeddings进行连接,inputs : 待连接的张量序列,python的序列数据只有list和tuple all_embeddings = torch.stack(all_embeddings, dim=1) all_embeddings = all_embeddings.mean(dim=1, keepdim=False) u_g_embeddings, i_g_embeddings = torch.split(all_embeddings, [self.n_users, self.n_items], dim=0) return u_g_embeddings, i_g_embeddings + h解释每一句话的含义

这段代码是用来实现图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）的前向传播（forward）过程的。

具体来说，它首先定义了一个物品（item）的id嵌入权重 h，然后将用户（user）和物品的id嵌入权重按行拼接在一起，得到一个矩阵 ego_embeddings。接下来，它通过多层图卷积网络对 ego_embeddings 进行迭代，得到每一层的嵌入 all_embeddings，并将所有层的嵌入沿着新的维度进行连接，得到一个三维张量 all_embeddings。再对 all_embeddings 进行平均池化，得到一个二维张量，其中每一行对应一个用户或一个物品的嵌入向量。最后，它将 all_embeddings 按行分割成用户嵌入向量和物品嵌入向量，并将物品嵌入向量加上 h，最终返回用户嵌入向量和物品嵌入向量。

其中，self.user_embedding 是用户id的嵌入权重，self.item_id_embedding 是物品id的嵌入权重，self.n_layers 是图卷积网络的层数，self.norm_adj 是规范化的拉普拉斯矩阵。torch.sparse.mm 是稀疏矩阵相乘的函数，torch.stack 是张量拼接的函数，torch.split 是按维度分割张量的函数，torch.mean 是张量平均池化的函数，"+" 是张量加法的运算符。

torch.matmul和torch.mm区别

torch.matmul和torch.mm都是PyTorch库中用于矩阵乘法的函数，但在使用方式和功能上有一些区别。

torch.matmul是一个通用的矩阵乘法函数，可以进行多种类型的矩阵乘法操作。它可以接受输入张量的维度为1到高维，并根据输入张量的维度自动选择最适合的矩阵乘法方式。当输入张量是1D时，matmul将执行向量点积；当输入张量是2D时，matmul将执行矩阵乘法；当输入张量是高维时，matmul将执行批量矩阵乘法。这使得torch.matmul非常灵活且适用于多种矩阵乘法需求。

torch.mm是一个专门用于执行2D矩阵乘法的函数。它要求输入张量必须是2D，并且两个输入张量的维度必须分别为`(n, m)`和`(m, p)`，其中`n, m, p`分别表示矩阵的行数和列数。torch.mm将返回一个形状为`(n, p)`的新张量，表示两个输入矩阵相乘的结果。

综上所述，torch.matmul可以执行更多类型的矩阵乘法操作并且更加灵活，而torch.mm仅适用于2D矩阵乘法。根据具体的需求，选择适合的函数可以更好地满足编程任务的要求。