torch.matmul()函数

torch.matmul()函数是PyTorch中用于执行矩阵乘法操作的函数。它可以接受多个张量作为输入，并返回它们的矩阵乘积。在执行矩阵乘法之前，会对输入张量的形状进行广播，以满足矩阵乘法的要求。如果输入张量包含的维度不足2，则会在执行矩阵乘法之前自动对其进行扩展。在执行矩阵乘法时，可以通过设置transpose_a、transpose_b参数来控制是否对输入张量进行转置操作。

相关问题

torch.matmul函数

torch.matmul函数是PyTorch中的一个矩阵乘法函数。它用于计算两个张量的矩阵乘法，可以处理不同维数的输入。具体而言，torch.matmul可以计算两个二维张量的矩阵乘法、一个二维张量和一个一维张量之间的矩阵乘法，以及多个维度的张量之间的批量矩阵乘法。

使用示例：

import torch

# 两个二维张量的矩阵乘法
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
c = torch.matmul(a, b)
print(c)
# 输出:
# tensor([[19, 22],
#         [43, 50]])

# 一个二维张量和一个一维张量之间的矩阵乘法
d = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
e = torch.tensor([5, 6])
f = torch.matmul(d, e)
print(f)
# 输出:
# tensor([17, 39])

总结而言，torch.matmul函数是PyTorch中用于进行矩阵乘法运算的函数，可以处理多种不同形状和维度的输入。

torch.mm和torch.matmul函数有什么区别

torch.mm和torch.matmul都是PyTorch中的矩阵乘法函数，但是它们有一些区别。

torch.mm只适用于2维矩阵，它计算两个矩阵的乘积，并返回结果。例如，如果你有两个2x3的矩阵A和B，你可以使用torch.mm(A, B)计算它们的乘积。

torch.matmul可以用于任意维度的张量，包括标量和向量。它执行的更加通用的矩阵乘法，可以在各种情况下使用，例如矩阵乘积、点积、批量矩阵乘积等等。

另一个区别是，当输入为矩阵时，torch.matmul在矩阵维度上进行广播，而torch.mm不会自动进行广播。因此，如果你想计算两个形状不同的矩阵的乘积，你需要使用torch.matmul并手动进行广播。