点乘(Element-wise multiplication):点乘是一种逐元素相乘的操作,适用于具有相同形状的两个张量。点乘会按照元素对应位置相乘的方式处理两个张量中的每个元素。在PyTorch中,可以使用torch.mul()函数或*运算符进行点乘。示例代码: import torch a = torch.tensor([1, 2, 3]) b = torch.tensor([
### 基础概念 在PyTorch中,向量张量元素乘法(Element-wise Multiplication)是指对两个张量的对应元素进行逐个相乘的操作。这种操作要求两个张量的形状必须相同,否则会...
在深度学习中,分量相乘(Element-wise Multiplication)是一项常见操作。在PyTorch中,分量相乘可以轻松地通过张量的基本操作来实现。本文将带你了解如何在PyTorch中执行分量相乘,从基础到实现步骤,确保你能够顺利完成这一任务。 流程概览 以下是执行分量相乘的基本流程步骤: 步骤详解 步骤1: 导入必要的PyTorch库 首先,你需要...
在PyTorch中,可以使用to_sparse_csr()方法将稀疏矩阵转换为CSR格式。 此外,如果你需要对稀疏矩阵和密集矩阵进行逐元素相乘(element-wise multiplication),而不是矩阵乘法,可以使用torch.sparse.mul()函数。这个函数实现了稀疏矩阵和密集矩阵之间的逐元素相乘操作。 代码语言:txt 复制 # 进行逐元素相乘 element_wise...
点乘(Element Wise Multiplication) 矩阵乘法:Down Projection 这些操作中的每一个都是通过在 GPU 上执行一个(或多个)内核来计算的。虽然每个内核的细节在不同的 Transformer 模型中可能有所不同,但核心操作保持不变。例如,IBM 的 Granite 8...
均方根归一化（RMSNorm）矩阵乘法：Fused QKVRoPE注意力矩阵乘法：输出投影RMSNorm矩阵乘法：Fused Gate + Up Projection激活函数：SiLU点乘（Element Wise Multiplication）矩阵乘法：Down Projection 这些操作中的每一个都是通过在 GPU 上执行一个（或多个）内核来计算的。虽然每个内核的细节在不同的 Transformer 模型...
逐元素乘法(Element-wise Multiplication):使用*或torch.mul,对两个张量的对应位置元素进行乘法运算。 矩阵乘法(Matrix Multiplication):使用torch.matmul或@运算符,对两个二维张量进行矩阵乘法运算。 点积(Dot Product):使用torch.dot,计算两个一维张量的点积。 批量矩阵乘法(Batch Matrix Multiplication):使用torch.bmm...
逐元素乘法(Element-wise multiplication):*ortorch.mul()()`对应位置的元素相乘,输入张量形状必须相同或可广播。 import torch A = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) B = torch.tensor([[2, 3], [4, 5]]) result = A * B print(result) ...
# Element-wise multiplication. result = tensor1 * tensor2 计算两组数据之间的两两欧式距离 利用广播机制 dist = torch.sqrt(torch.sum((X1[:,None,:] - X2) **2, dim=2)) 模型定义和操作 一个简单两层卷积网络的示例 # convolutional neural network (2 convolutio...
c = a * b # element-wise multiplication d = a + b # element-wise addition e = a / b # element-wise division f = a ** b # element-wise exponentiation 张量形状变换:可以使用reshape、transpose、flatten等函数来改变张量的形状。 a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) b = a.reshape...