PyTorch中的乘法包括 '*'、 'torch.mul'、 'torch.dot', 'torch.matmul'、 'torch.mm'、 'torch.bmm', '@'、 'torch.tensordot'、 'torch.einsum'. 1. * 和 torch.mul '*' 和 torch.mul 都表示对应元素相乘 a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) b = torch....
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input(Tensor) – the first tensor to be multiplied(参与乘法的第一个tensor) other(Tensor) – the second tensor to be multiplied(参与乘法的第二个tensor) out(Tensor,optional) – the output tensor. 这是两个tensors之间的矩阵乘法,具体怎么操作的,依据输入而定: 如果两个矩阵都是一维的,那么该函数的...
这个例子中,input和output的形状都不是公共形状,因此两个都需要广播,都变成 2×3 的形状,然后再逐个元素相乘。 由上述例子可以看出,这种乘法是逐个对应元素相乘,因此input和output的前后顺序并不影响结果,即torch.mul(a, b) =torch.mul(b, a)。 官方文档 torch.multiply() torch.mul()的别称。 torch.dot()...
02.torch.mm,矩阵乘法 torch.mm,实现矩阵乘法。A的维度如果是m*n,B的维度如果是n*p,则torch.mm(A,B)的维度是m*p。此处A,B只能是二维的张量。 A = torch.rand(5,3) B = torch.rand(3,4) torch.mm(A,B) out: tensor([[1.1390, 0.9883, 1.1271, 0.9545], ...
pytorch 叉乘 pytorch 矩阵乘法 torch.mul() 、 torch.mm() 及torch.matmul()的区别 一、简介 torch.mul(a, b)是矩阵a和b对应位相乘,a和b的维度必须相等,比如a的维度是(1, 2),b的维度是(1, 2),返回的仍是(1, 2)的矩阵; torch.mm(a, b)是矩阵a和b矩阵相乘,比如a的维度是(1, 2),b的维度...
一维和二维张量的乘法: 当第一个张量是1D张量(向量),第二个张量是2D张量时,torch.matmul会将1D张量视为行向量(或列向量)参与矩阵乘法。 例如:A是形状为(n,)的张量,B是形状为(n, p)的张量,那么torch.matmul(A, B)的结果是形状为(p,)的张量。
该乘法可简单理解为矩阵各位相乘,一个常见的例子为向量点乘,源码定义为torch.mul(input,other,out=None)。其中other可以为一个数也可以为一个张量,other为数即张量的数乘。 该函数可触发广播机制(broadcast)。只要mat1与other满足broadcast条件,就可可以进行逐元素相乘 。
pytorch矩阵乘法 PyTorch矩阵乘法是指在PyTorch中进行矩阵乘法运算,它是使用torch.mm函数来实现的。torch.mm函数用于计算两个矩阵A和B之间的乘积C=A*B,其中A,B和C都是2D张量。该函数的定义如下: torch.mm(input,matrix,out=None) 参数: input:一个2D张量。 matrix:一个2D张量,形状必须与input匹配。 out:可选...
torch.tensor(1.0)是用来终止链式法则梯度乘法的外部梯度。这个外部梯度作为输入传递给MulBackward函数,以进一步计算x的梯度。传递到.backward()中的张量的维数必须与正在计算梯度的张量的维数相同。例如,如果梯度支持张量x和y如下: x=torch.tensor([0.0, 2.0...