torch.bmm()和torch.matmul()

torch.bmm()和torch.matmul()都是PyTorch中用于矩阵乘法的函数，但它们有一些不同之处。

torch.bmm()是针对批量矩阵乘法的函数。它接受两个3D张量作为输入，其中第一个张量的形状为 (B, N, M)，第二个张量的形状为 (B, M, P)，其中 B 是批量大小，N 是第一个矩阵的行数，M 是第一个矩阵的列数（也是第二个矩阵的行数），P 是第二个矩阵的列数。函数返回一个形状为 (B, N, P) 的新张量，表示批量中每个矩阵乘法的结果。

torch.matmul()是一个通用的矩阵乘法函数，可以用于不同维度的输入。它支持两个张量的乘法，以及多个张量的乘法。对于两个2D张量的乘法，它等效于torch.mm()函数。对于高维张量的乘法，matmul会在最后两个维度进行乘法计算，并广播其他维度。

简而言之，torch.bmm()用于批量矩阵乘法，而torch.matmul()用于通用的矩阵乘法。