解释torch.bmm

torch.bmm 是 PyTorch 中的一个函数，用于对两个三维张量进行批量矩阵乘法。

假设第一个张量 A 的形状为 (batch_size, n, m)，第二个张量 B 的形状为 (batch_size, m, p)，则 torch.bmm 函数的输出是一个形状为 (batch_size, n, p) 的三维张量 C，其中 C[i,:,:] = torch.mm(A[i,:,:], B[i,:,:])。

换句话说，torch.bmm 函数对于第一个维度上的每个样本，在第二个维度上进行矩阵乘法，得到一个形状为 (n, p) 的矩阵，最终将这些矩阵按照第一个维度拼接起来，得到形状为 (batch_size, n, p) 的三维张量。

相关问题

解释torch.bmm(weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1))

这行代码是在进行矩阵乘法操作，其中torch.bmm代表的是batch矩阵乘法(batch matrix multiplication)，weights.unsqueeze(1)表示将权重张量weights在第1个维度上扩展一维，使其变成一个形状为(batch_size, 1, sequence_length)的三维张量，values.unsqueeze(-1)表示将值张量values在最后一个维度上扩展一维，使其变成一个形状为(batch_size, sequence_length, 1)的三维张量。两个扩展后的张量进行batch矩阵乘法后，得到的结果是一个形状为(batch_size, 1, 1)的三维张量，即每个batch的输出都是一个标量。这个操作通常用于注意力机制中的加权求和计算。

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。