为什么torch.dot函数不能对tensor的矩阵进行点乘
时间: 2023-05-24 11:06:22 浏览: 55
因为torch.dot函数是用于两个一维向量的点乘,它要求输入的两个向量的维度必须是一样的。而对于矩阵的点乘,可以使用torch.mm或torch.matmul函数。这些函数可以对两个二维 tensor 进行点乘,其中 torch.mm 可以适用于两个矩阵的维度都是 2 的情况,而 torch.matmul 可以适用于两个矩阵的维度可以是 2 或者高维。
相关问题
torch.cat()函数的tensor列表
torch.cat()函数可以将多个tensor拼接在一起,需要传入一个tensor列表。例如:
```
import torch
a = torch.Tensor([1, 2, 3])
b = torch.Tensor([4, 5, 6])
c = torch.Tensor([7, 8, 9])
result = torch.cat([a, b, c])
print(result) # 输出:tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])
```
在上面的例子中,我们通过torch.cat()函数将三个tensor拼接在一起,形成了一个新的tensor。注意,拼接的维度可以通过dim参数指定,默认是0。此外,拼接的tensor需要在指定的维度上具有相同的大小。
torch.tensor函数
torch.tensor函数是PyTorch库中用于创建张量的函数之一。它可以将一个序列(如列表)转换为一个张量,并且还可以根据需要指定数据类型和其他参数。使用torch.tensor函数可以方便地创建张量,而不需要显式地指定数据类型。该函数的示例如下所示:
```python
import torch
# 创建一个包含整型数据的张量
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
# 创建一个包含浮点型数据的张量
y = torch.tensor([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])
# 创建一个指定数据类型的张量
z = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5], dtype=torch.float32)
```
torch.tensor函数可以根据输入的数据自动推断张量的形状和数据类型,并返回一个新的张量对象。它是创建张量的基本方法之一,非常常用。