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。

相关问题

torch.mm和torch.matmul

### 回答1：
torch.mm和torch.matmul都是PyTorch中用于矩阵乘法的函数，但是它们的输入和输出有所不同。

torch.mm只能用于两个二维矩阵的乘法，即两个矩阵的维度分别为(m,n)和(n,p)，输出的矩阵维度为(m,p)。

而torch.matmul可以用于多个矩阵的乘法，且支持广播机制，即可以对不同维度的矩阵进行乘法。输入的矩阵可以是任意维度的张量，输出的矩阵维度也可以是任意维度的张量，但是要满足矩阵乘法的规则。

因此，torch.matmul比torch.mm更加灵活，可以处理更多的矩阵乘法情况。

### 回答2：
torch.mm和torch.matmul是在PyTorch中用于矩阵乘法运算的两个函数。

torch.mm函数的输入是两个二维张量，它计算它们的矩阵积，并返回一个二维张量作为输出。它的代码实现中，使用了BLAS（基本线性代数子程序）库中的矩阵乘法实现，能够利用底层CPU的多线程进行加速，因此在大规模矩阵计算时，torch.mm的速度明显快于非优化的for循环实现。

而torch.matmul函数则适用于多维张量之间的矩阵乘法。通常情况下，它的第一个输入张量需要是至少二维的，第二个输入张量可以是二维或者更高维度的，两个张量将按照向量积的规则进行广播。也就是说，如果第一个张量是形状为(m, n)的矩阵，第二个张量是(m, n, p)的张量，那么它们的矩阵乘积将得到一个形状为(m, p)的矩阵。值得注意的是，当输入张量维度超过二维的时候，torch.matmul函数不一定等价于torch.mm函数。

总的来说，torch.mm和torch.matmul是实现矩阵乘法计算的两个强大函数，torch.mm适用于计算两个二维张量的矩阵积，torch.matmul则适用于处理更高维度的多维张量之间的向量积。在实际使用时，需要根据具体任务需求来选择使用哪个函数。

### 回答3：
torch.mm和torch.matmul都是PyTorch中的矩阵乘法函数，可以用来进行矩阵乘法运算。但是，它们之间还是存在一些细微的差别的。

torch.mm是一个比较早的矩阵乘法函数，它的操作对象必须是两个二维矩阵。torch.mm函数相当于numpy中的dot函数，会将两个矩阵进行标准的矩阵乘法运算，输出结果也是一个二维矩阵。而且，torch.mm只能进行二维矩阵的乘法运算，如果其中有一个矩阵是三维矩阵，则会报错。

与torch.mm不同的是，torch.matmul可以进行任意维度的矩阵乘法运算。具体来说，它根据输入的两个矩阵的维度特性，自动选择最合适的矩阵乘法方式。这种方式既包括标准的矩阵乘法，也包括一些特殊情况下矩阵乘法的优化方式。此外，torch.matmul还支持广播机制，也就是说可以与高维的元素运算。

总的来说，torch.mm和torch.matmul都是PyTorch中的矩阵乘法函数，可以满足大部分的矩阵乘法求解需求，但是它们适用的场景有所不同。当输入数据都是二维矩阵的时候，建议使用torch.mm；而当需要进行任意维度的矩阵乘法时，或者需要支持广播操作时，则可以使用torch.matmul。

torch.matmul和torch.mm

这两个函数都是PyTorch中用于矩阵乘法的函数，但是它们的输入参数略有不同。torch.matmul可以接受多个张量作为输入，而torch.mm只能接受两个张量作为输入。此外，torch.matmul还支持广播机制，而torch.mm不支持。