pytorch 乘法

在PyTorch中，有几种不同的乘法操作。首先是torch.matmul()函数，它可以用于矩阵相乘，当两个输入的维度分别为(m, n)和(n, p)时，结果的维度将是(m, p)。

另一种乘法操作是torch.mul()函数，它可以用于对应元素相乘。当两个输入的shape相同时，torch.mul()将返回一个形状相同的新张量，其中的每个元素是两个输入张量对应位置元素的乘积。同时，torch.sum()函数可以用来对结果进行求和，得到一个标量。

此外，还有torch.mm()函数，该函数用于执行两个矩阵的乘法。当输入矩阵的维度分别为(m, n)和(n, p)时，结果的维度将是(m, p)。

总结来说，PyTorch提供了多种乘法操作，可以根据输入张量的维度和需求选择适当的乘法函数进行计算。

相关问题

pytorch乘法函数

回答: 在PyTorch中，有两个常用的乘法函数，分别是torch.mul和torch.matmul。
torch.mul函数是逐元素相乘的乘法操作，它将两个张量按元素进行相乘，返回一个新的张量，其中每个元素是两个输入张量对应位置元素的乘积。这个函数适用于任何形状的张量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [一文整理5个Pytorch张量乘法函数](https://blog.csdn.net/hottie_xiaomiao/article/details/124262405)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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pytorch爱因斯坦乘法

PyTorch中的爱因斯坦乘法是一种广义矩阵乘法操作，可以用于执行多种矩阵操作，如矩阵乘法、向量外积、矩阵转置等。它可以通过`torch.einsum()`函数来实现。

使用爱因斯坦乘法，你需要提供一个描述操作的字符串，该字符串由字母和下划线组成。每个字母表示一个维度，并且可以使用下划线来表示重复的维度。例如，"ij,jk->ik"表示矩阵乘法操作。

以下是一个示例代码，演示如何使用爱因斯坦乘法执行矩阵乘法操作：

import torch

# 创建两个矩阵
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 使用爱因斯坦乘法执行矩阵乘法
c = torch.einsum('ij,jk->ik', a, b)

print(c)

运行上述代码，将输出结果为：

tensor([[19, 22],
        [43, 50]])

这就是使用PyTorch中的爱因斯坦乘法执行矩阵乘法的方法。希望对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。