torch.mm应该怎么用

torch.mm是用于矩阵乘法的函数，可以将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。使用时需要保证两个矩阵的维度匹配，即第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。具体使用方法如下：

torch.mm(matrix1, matrix2)

其中，matrix1和matrix2分别为两个矩阵。

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.spmm和torch.mm区别

torch.spmm和torch.mm的区别在于它们适用的矩阵类型不同。torch.mm只适用于二维矩阵，而torch.spmm适用于稀疏矩阵和密集矩阵的乘积。稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为0的矩阵，而密集矩阵则相反，大部分元素都不为0。因此，如果你需要对稀疏矩阵和密集矩阵进行乘积运算，就需要使用torch.spmm。而如果你只需要对二维矩阵进行乘积运算，就可以使用torch.mm或者torch.matmul()。