torch.matmul啥意思

torch.matmul 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算两个张量的矩阵乘法（矩阵相乘）。

它的语法是：

torch.matmul(input, other, *, out=None) → Tensor

其中，input 是一个张量，other 是另一个张量。这两个张量必须满足矩阵乘法的要求，即第一个张量的列数必须等于第二个张量的行数。

返回的结果是一个新的张量，表示两个输入张量的矩阵乘法结果。

需要注意的是，torch.matmul 函数可以进行多维张量之间的批次矩阵乘法。如果输入张量的维度大于 2，则会按照最后两个维度进行矩阵乘法，并在前面的维度上进行广播。

希望这个解释能帮到你！还有其他问题吗？

相关问题

torch.matmul

torch.matmul是PyTorch库中的一个函数，用于矩阵乘法运算。它可以接受两个张量作为输入，并返回它们矩阵乘积。在执行矩阵乘法运算时，输入张量的形状必须符合矩阵乘法的规则。例如，如果输入张量A的形状为(m,n)，输入张量B的形状为(n,p)，则它们的矩阵乘积的形状为(m,p)。在PyTorch中，可以使用torch.matmul函数来计算这个矩阵乘积。

torch.matmul是什么意思

torch.matmul是PyTorch中的一个函数，用于计算两个张量的乘积。根据张量的维度不同，torch.matmul有两种操作方式：
- 如果两个张量都是二维的，torch.matmul将返回两个矩阵的矩阵相乘结果。
- 如果两个张量都是一维的，torch.matmul将返回两个向量的点积结果。

示例代码：

import torch

# 二维矩阵相乘
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.tensor([[5, 6, 7], [8, 9, 10]])
print(torch.matmul(x, y))

# 一维向量点积
x = torch.tensor([1,2])
y = torch.tensor([3, 4])
print(torch.matmul(x, y))