torch.bmm()

torch.bmm() 是 PyTorch 中的一个函数，用于执行批量矩阵乘法（Batch Matrix Multiplication）操作。

它的输入是三个张量 A、B 和 out，其中 A 的形状为 (batch_size, n, m)，B 的形状为 (batch_size, m, p)，out 的形状为 (batch_size, n, p)。batch_size 表示批次的大小，n、m 和 p 分别表示矩阵 A、B 和输出矩阵 out 的维度。

torch.bmm() 的作用是计算每个批次中对应的矩阵 A 和 B 的乘积，并将结果存储在 out 中。它会对每个批次中的对应矩阵进行乘法运算，得到对应的输出矩阵。

以下是一个使用 torch.bmm() 的示例：

import torch

A = torch.randn(10, 3, 4)
B = torch.randn(10, 4, 5)

out = torch.bmm(A, B)

这个例子中，A 的形状为 (10, 3, 4)，B 的形状为 (10, 4, 5)，out 的形状为 (10, 3, 5)。torch.bmm() 会对 A 和 B 进行批量矩阵乘法运算，并将结果存储在 out 中。

相关问题

pytorch torch.bmm

`torch.bmm`是PyTorch中的一个函数，用于计算两个tensor的批矩阵乘法。其中，第一个tensor的形状为(*, n, m)，第二个tensor的形状为(*, m, p)，结果tensor的形状为(*, n, p)。具体来说，对于第一个tensor的第i个矩阵和第二个tensor的第i个矩阵，进行矩阵乘法操作并返回结果tensor中的第i个矩阵。其中，*表示任意的额外维度。

示例代码如下：

import torch

# 创建两个tensor
a = torch.randn(10, 3, 4)
b = torch.randn(10, 4, 5)

# 进行批矩阵乘法操作
c = torch.bmm(a, b)

# 输出结果tensor的形状
print(c.shape)  # 输出：torch.Size([10, 3, 5])

在这个例子中，a的形状为(10, 3, 4)，b的形状为(10, 4, 5)，因此结果tensor的形状为(10, 3, 5)。

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。