bmm和matmul区别
时间: 2023-08-30 11:06:24 浏览: 276
BMM和MATMUL都是在TensorFlow等深度学习框架中用于矩阵乘法的函数,但它们在实现和使用方式上有一些区别。具体而言:
- BMM表示批次矩阵乘法(Batch Matrix Multiplication),用于同时对多个矩阵进行乘法运算。它要求输入的两个张量的维度必须满足一定条件,如两个张量的最后两个维度必须相等等。BMM返回的张量的维度为输入张量的前面部分维度和最后一个维度的乘积。
- MATMUL表示矩阵乘法(Matrix Multiplication),用于两个矩阵的乘积运算。它要求输入的两个张量维度必须满足一定条件,如第一个张量的最后一个维度必须等于第二个张量的倒数第二个维度。MATMUL返回的张量的维度为输入张量的前面部分维度和最后两个维度的乘积。
因此,BMM和MATMUL的区别在于它们接受的张量形状的要求不同,以及返回的张量形状的要求不同。在实际使用中,应根据具体的需求选择合适的函数。
相关问题
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。
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。