已知a=torch.randn(256,3,32,32)，那么a[:-64,…, ::2].shape为（）

时间: 2024-04-05 15:32:47 浏览: 115

pytorch:torch.mm()和torch.matmul()的使用

在PyTorch中，`torch.mm()` 和 `torch.matmul()` 都是用来执行矩阵乘法操作的函数，但它们之间存在一些微妙的区别。本文将深入探讨这两个函数的使用、功能以及它们在不同情况下的适用性。让我们了解矩阵乘法的基本概念。在数学中，两个矩阵可以相乘，前提条件是第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。如果第一个矩阵是n×m，第二个矩阵是m×p，那么它们的乘积将是一个n×p的矩阵。 `torch.mm()` 函数是PyTorch早期版本中的矩阵乘法操作，它遵循的是传统线性代数的规则，即仅接受2D张量（也就是矩阵）作为输入，并且不支持广播机制。`torch.mm(mat1, mat2)` 的参数分别为两个矩阵张量，返回的结果是一个新的张量，表示两个输入张量的乘积。例如： ```python import torch a = torch.randn(2, 3) b = torch.randn(3, 2) result_mm = torch.mm(a, b) ``` `torch.matmul()` 函数则是PyTorch 0.4.0版本后引入的，它不仅支持2D张量的矩阵乘法，还支持更高维度的张量和广播规则。这意味着如果你有一个n×m的张量和一个m的向量，`torch.matmul()` 可以进行运算，而`torch.mm()` 则无法做到。`torch.matmul()` 的行为更接近于NumPy中的`numpy.dot()`，它可以处理更多的输入形状组合。例如： ```python result_matmul = torch.matmul(a, b) ``` 尽管`torch.mm()` 和 `torch.matmul()` 在大部分情况下结果相同，但在处理非2D张量或需要广播的情况下，`torch.matmul()` 显得更为灵活。例如，当你需要计算一个张量与一维张量的乘积时： ```python c = torch.randn(2, 3, 1) d = torch.randn(3) result_matmul_broadcast = torch.matmul(c, d.unsqueeze(-1)) ``` 在这个例子中，`d.unsqueeze(-1)` 将一维张量转换为形如(3, 1)的矩阵，使其能够与(2, 3, 1)的张量进行广播乘法。总结一下，`torch.mm()` 是专门用于2D张量的矩阵乘法，而`torch.matmul()` 则更加通用，支持多维张量和广播。在编写代码时，根据实际需求选择合适的函数。如果只处理2D张量且不需要广播，`torch.mm()` 可能更为简洁；而当涉及更复杂的张量运算或需要广播时，`torch.matmul()` 是更好的选择。在阅读和理解他人代码时，理解这两个函数的差异也至关重要，因为这可以帮助你正确地解析运算逻辑。

根据给出的代码，可以看出输入张量`a`的大小为`(256, 3, 32, 32)`。根据Python的切片规则，`a[:-64, …, ::2]`表示对于张量`a`的第一个维度，取从第0个元素到倒数第65个元素，省略第二个维度，对于第三个维度，取从第0个元素开始，每隔一个元素取一个，即保留偶数位置的元素。因此，输出张量的大小为`(192, 3, 16, 32)`，其中`192`是因为去掉了`64`个元素，剩余`256-64=192`个元素。

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已知a=torch.randn(256,3,32,32)，那么a[:-64,…, ::2].shape为（ ）

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