标量(Scalar)是只有大小,没有方向的量,如1,2,3等 向量(Vector)是有大小和方向的量,其实就是一串数字,如(1,2) 矩阵(Matrix)是好几个向量拍成一排合并而成的一堆数字,如[1,2;3,4] 标量,向量,矩阵它们三个也是张量,标量是零维的张量,向量是一维的张量,矩阵是二维的张量。 除此之外,张量还可以是四维的、五维等等。 代码示例:
>>> batch_matrix_1.shape torch.Size([2,3,2]) >>> batch_matrix_2 = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]],[[1, 2], [3, 4]]]) >>> bat batch_matrix_1 batch_matrix_2 >>> batch_matrix_2 tensor([[[1, 2], [3, 4]],[[1, 2], [3, 4]]]) >>> batch_matrix_2.shap...
机器学习和深度学习算法(如神经网络)中最常见的操作之一是矩阵乘法 matrix multiplication。 PyTorch 在 torch.matmul() 方法中实现矩阵乘法功能。 要记住的矩阵(行,列)乘法的两个主要规则: 内部尺寸必须匹配: (3, 2) @ (3, 2) 第一个矩阵的列数与第二个数组的行数尺寸不一致 (2, 3) @ (3, 2) 尺寸...
张量创建 在深度学习中,“张量”(Tensor)是一个核心概念。张量可以视为一种多维数组,类似于numpy中的array,但它可以扩展到多维空间。简单来说: 一个数字就是0维张量,称为标量(scalar); 1维张量是向量(vector); 2维张量是矩阵(matrix); 维度更高的张量通常也叫做张量。 高等代数中学习过矩阵运算,就是最基本的...
print("vector的形状", vector.shape) #输出torch.Size([4]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1.3矩阵(2维张量): import torch matrix = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 创建一个2x3的矩阵 print("Matrix:") print(matrix) print("Matrix的秩(Rank):", matrix.ndim # 输出2,表示秩为...
如果你已经掌握了点积和矩阵-向量积的知识,那么 矩阵-矩阵乘法(matrix-matrix multiplication) 应该很简单。 假设我们有两个矩阵 和 : 用行向量 表示矩阵 的 行,并让列向量 作为矩阵 的 列。要生成矩阵积 ,最简单的方法是考虑 的行向量和 的列向量: 当我们简单地将每个元素 计算为点积 : [我们可以将矩阵...
Supports operations such as matrix multiplication, matrix-vector products, and tensor contractions. Utilized in both dense and batched linear algebra operations. hipBLASLt 0.12.1 hipBLASLt is an extension of the hipBLAS library, providing additional features like epilogues fused into the matrix multip...
mul(idx_mat, 1 / n_neighbors) # Perform matrix multiplication: D^(-1)AN node_fea = torch.bmm(inv_degree_mat, adj_mat) node_fea = torch.bmm(node_fea, node_mat) # Perform linear transformation to node features # (multiplication with W) node_fea = self.conv_linear(node_fea) # ...
向量(Vector)是有大小和方向的量,其实就是一串数字,如(1,2) 矩阵(Matrix)是好几个向量拍成一排合并而成的一堆数字,如[1,2;3,4] 如图,我们可以看出,矩阵是二维的,向量是一维的,标量是零维的。 那么张量(Tensor)是什么呢?呵呵呵呵!大家估计也能猜出来!是按照三维排列的一堆数字?
# Batch matrix multiplication: (b*m*n) * (b*n*p) -> (b*m*p)result = torch.bmm(tensor1, tensor2) # Element-wise multiplication.result = tensor1 * tensor2 计算两组数据之间的两两欧式距离 利用broadcast机制 dist = torch.sqrt(torch.sum((X1[:,None,:] ...