torch.bmm 和 torch.matmul 有什么区别？

`torch.bmm` 和 `torch.matmul` 都是用来进行矩阵乘法的函数，但是它们的输入和输出有所不同。

`torch.bmm` 函数是用来进行批量矩阵乘法的，它的输入是三维张量，第一个维度是批次大小，第二个和第三个维度是矩阵的行和列。`torch.bmm` 会对每个批次中的矩阵进行矩阵乘法，返回一个三维张量，第一个维度是批次大小，第二个和第三个维度是乘积矩阵的行和列。

`torch.matmul` 函数是用来进行矩阵乘法的，它的输入可以是两个二维张量，也可以是多个二维张量组成的列表。如果输入是两个二维张量，`torch.matmul` 会将它们进行矩阵乘法，并返回一个二维张量。如果输入是多个二维张量组成的列表，`torch.matmul` 会对它们进行批量矩阵乘法，返回一个三维张量。

总的来说，`torch.bmm` 适用于批量矩阵乘法，而 `torch.matmul` 适用于矩阵乘法和批量矩阵乘法。

相关问题

torch.bmm()和torch.matmul()

torch.bmm()和torch.matmul()都是PyTorch中用于矩阵乘法的函数，但它们有一些不同之处。

torch.bmm()是针对批量矩阵乘法的函数。它接受两个3D张量作为输入，其中第一个张量的形状为 (B, N, M)，第二个张量的形状为 (B, M, P)，其中 B 是批量大小，N 是第一个矩阵的行数，M 是第一个矩阵的列数（也是第二个矩阵的行数），P 是第二个矩阵的列数。函数返回一个形状为 (B, N, P) 的新张量，表示批量中每个矩阵乘法的结果。

torch.matmul()是一个通用的矩阵乘法函数，可以用于不同维度的输入。它支持两个张量的乘法，以及多个张量的乘法。对于两个2D张量的乘法，它等效于torch.mm()函数。对于高维张量的乘法，matmul会在最后两个维度进行乘法计算，并广播其他维度。

简而言之，torch.bmm()用于批量矩阵乘法，而torch.matmul()用于通用的矩阵乘法。

torch.bmm和torch.matmul区别

torch.bmm和torch.matmul都是PyTorch中的矩阵乘法函数，但是它们的输入和输出格式不同。

torch.bmm的输入是三维张量，表示batch中的两个矩阵相乘，输出也是三维张量。

torch.matmul的输入可以是任意维度的张量，输出也是相应维度的张量。

因此，torch.bmm适用于批量矩阵乘法，而torch.matmul适用于一般的矩阵乘法。