torch.mul和*有区别吗
时间: 2023-06-11 14:09:18 浏览: 118
在PyTorch中,`torch.mul`和`*`都可以用于执行逐元素乘法运算。但是,它们有以下区别:
1. `torch.mul`是一个函数,而`*`是运算符,因此在使用`torch.mul`时需要在括号中指定要进行乘法运算的张量,而`*`可以直接应用于两个张量。
2. `torch.mul`允许指定一个输出张量,以便将结果存储在该张量中。而`*`将结果存储在新的张量中。
下面是一个例子,展示了如何使用`torch.mul`和`*`进行逐元素乘法,以及它们的输出是否相同:
```
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
# 使用torch.mul进行逐元素乘法
c = torch.mul(a, b)
print(c)
# 使用*运算符进行逐元素乘法
d = a * b
print(d)
# 检查两种方法的输出是否相同
print(torch.all(torch.eq(c, d)))
```
输出:
```
tensor([ 4, 10, 18])
tensor([ 4, 10, 18])
tensor(True)
```
可以看到,使用`torch.mul`和`*`进行逐元素乘法得到的结果相同。
相关问题
torch.mul和torch.mm的区别
torch.mul和torch.mm是PyTorch中的两个不同的函数,用于执行不同的操作。
torch.mul用于执行逐元素乘法,它接受两个张量作为输入,并返回一个新的张量,该张量包含两个输入张量逐元素相乘的结果。如果两个输入张量的形状不同,则它们必须广播为相同的形状。例如:
```python
import torch
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
c = torch.mul(a, b)
print(c)
# Output: tensor([[ 5, 12],
# [21, 32]])
```
torch.mm用于执行矩阵乘法,它接受两个矩阵作为输入,并返回它们的矩阵乘积。如果第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数不相等,则无法执行矩阵乘法。例如:
```python
import torch
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
c = torch.mm(a, b)
print(c)
# Output: tensor([[19, 22],
# [43, 50]])
```
因此,torch.mul用于执行逐元素乘法,而torch.mm用于执行矩阵乘法。两者的功能是不同的。
**torch.normal**
**torch.normal**是一个用于创建概率分布的张量的函数。它可以根据给定的均值和标准差创建一个张量,也可以根据给定的标量创建一个张量。在使用时,可以通过传递不同的参数来创建不同的概率分布。例如,可以使用均值和标准差创建正态分布,也可以使用标量创建均匀分布。在引用中的三个例子中,分别展示了如何使用不同的参数创建不同的概率分布。