torch.multiply
时间: 2023-09-28 22:07:22 浏览: 52
torch.multiply是PyTorch中的一个函数,用于对两个张量逐元素相乘。它的用法如下:
```python
torch.multiply(input, other, *, out=None) → Tensor
```
其中,input和other都是张量,out是可选参数,用于指定输出结果的张量。返回值是一个新的张量,其每个元素都是input和other对应位置的元素相乘的结果。
例如,假设我们有两个形状相同的张量a和b:
```python
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
```
我们可以使用torch.multiply对它们进行逐元素相乘:
```python
c = torch.multiply(a, b)
print(c)
```
输出结果为:
```
tensor([ 4, 10, 18])
```
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)。
torch.mul如何用numpy改写
可以使用numpy中的multiply函数来实现torch.mul的功能。具体实现方式如下:
```python
import numpy as np
# 生成两个numpy数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 使用numpy的multiply函数进行乘法运算
c = np.multiply(a, b)
print(c)
# 输出结果:[[ 5 12]
# [21 32]]
```
其中,np.multiply的作用就是将两个数组对应位置上的元素相乘,得到一个新的数组。这个过程与torch.mul的功能是相同的。
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