torch.mm()

`torch.mm()` 是 PyTorch 中用于执行矩阵乘法的函数。它需要两个张量作为输入，这两个张量必须是二维的，并且第一个张量的列数必须等于第二个张量的行数。

例如，如果我们有两个 3x2 的张量 A 和 B，我们可以使用 `torch.mm()` 计算它们的矩阵乘积：

import torch

A = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
B = torch.tensor([[7, 8], [9, 10]])

C = torch.mm(A, B)
print(C)

输出结果为：

tensor([[25, 28],
        [57, 64],
        [89, 100]])

这里，C 是一个 3x2 的张量，它是 A 和 B 的矩阵乘积。

相关问题

torch. matmul 底层优化 使用 torch.mm 和 torch.mm

torch.mm和torch.matmul（torch.mm的别名）都是PyTorch中用于矩阵相乘的函数，但它们在底层的实现方式上是有所不同的。

torch.mm的底层实现采用了较为基础的矩阵乘法算法，即直接按矩阵乘法的定义计算。虽然这种方法不太高效，但在小型矩阵上表现良好，而且容易实现。

而torch.matmul则使用了更为高效的矩阵乘法算法，并且可以自动地调用不同的算法实现，以充分利用CPU或GPU的计算能力。此外，torch.matmul还支持广播和批次化操作，可以处理不同大小和数量的张量，这使得它在深度学习中被广泛使用。

总之，torch.mm和torch.matmul在底层实现上的不同使它们在不同的场景下具有不同的优势。对于小型矩阵的乘法，torch.mm表现良好；而对于大规模的深度学习计算任务，我们应该优先选择torch.matmul。

torch.mm

torch.mm 是 PyTorch 中的一个函数，用于矩阵相乘。它可以计算两个二维张量（矩阵）的乘积，也可以计算一个二维张量和一个一维张量（向量）的乘积。在 PyTorch 中，torch.mm 的使用方式如下：

torch.mm(input, other, out=None)

其中，input 和 other 分别为两个需要相乘的张量，out 为输出结果的张量。如果 out 为 None，则函数会自动创建一个输出结果的张量。需要注意的是，input 张量的列数必须与 other 张量的行数相等，否则函数会抛出错误。