torch.matmul

torch.matmul is a function in PyTorch that performs matrix multiplication between two tensors. It is similar to the numpy.matmul function. The function takes two tensors as input and returns their matrix product. It can also be used for batch matrix multiplication, where it performs matrix multiplication between corresponding matrices in two batches of tensors. The function can be used with tensors of different shapes, as long as the dimensions are compatible for matrix multiplication.

相关问题

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。

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。