CurrencyUtils.mul(price.toString(),divide(ratio, DIVISOR, 2).toString());
时间: 2024-04-28 18:21:33 浏览: 9
`CurrencyUtils.mul(price.toString(),divide(ratio, DIVISOR, 2).toString())` 是一个用于计算两个数相乘的方法。它接受两个参数:`price.toString()` 和 `divide(ratio, DIVISOR, 2).toString()`。其中,`price.toString()` 表示第一个需要相乘的数,`divide(ratio, DIVISOR, 2).toString()` 表示第二个需要相乘的数。该方法的作用是将这两个数相乘,返回结果。这通常用于计算货币的乘积。
相关问题
pytorch .mul
PyTorch中的.mul()函数是用于对PyTorch张量进行逐元素乘法的方法。它可以接收一个张量,一个数字或者一个numpy数组作为输入,并对输入进行逐元素乘法。在进行逐元素乘法时,.mul()会在输入张量上进行原地操作,也就是直接修改原来的张量,而不是创建一个新的张量。
当.mul()接收两个张量作为输入时,它要求两个张量的形状必须相同才能进行逐元素乘法。在进行逐元素乘法时,对应位置的元素相乘并返回一个新的张量。
当.mul()接收一个数字或者一个numpy数组作为输入时,它会将该数字或者数组广播到张量的形状,并对张量进行逐元素乘法。
在深度学习中,逐元素乘法常常用于对两个张量进行点积或者是进行一些特征变换等操作。使用PyTorch中的.mul()函数能够实现更快、更高效的代码编写,并且支持GPU运算。
torch.mul和*有区别吗
在PyTorch中,`torch.mul`和`*`都可以用于执行逐元素乘法运算。但是,它们有以下区别:
1. `torch.mul`是一个函数,而`*`是运算符,因此在使用`torch.mul`时需要在括号中指定要进行乘法运算的张量,而`*`可以直接应用于两个张量。
2. `torch.mul`允许指定一个输出张量,以便将结果存储在该张量中。而`*`将结果存储在新的张量中。
下面是一个例子,展示了如何使用`torch.mul`和`*`进行逐元素乘法,以及它们的输出是否相同:
```
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
# 使用torch.mul进行逐元素乘法
c = torch.mul(a, b)
print(c)
# 使用*运算符进行逐元素乘法
d = a * b
print(d)
# 检查两种方法的输出是否相同
print(torch.all(torch.eq(c, d)))
```
输出:
```
tensor([ 4, 10, 18])
tensor([ 4, 10, 18])
tensor(True)
```
可以看到,使用`torch.mul`和`*`进行逐元素乘法得到的结果相同。