在PyTorch中,tensor的相乘操作可以根据需求分为逐元素相乘(element-wise multiplication)和矩阵乘法(matrix multiplication)两种。下面我将分别介绍这两种操作,并给出相应的代码示例。 1. 逐元素相乘(Element-wise Multiplication) 逐元素相乘是指两个形状相同的tensor对应位置的元素进行相乘。在PyTorch中,可以使用*操作符或...
1. 逐元素乘法(Element-wise Multiplication): 逐元素乘法是指对两个形状相同的张量进行逐元素相乘的操作。在PyTorch中,可以使用`torch.mul()`函数或者``操作符来实现逐元素乘法。例如: python. import torch. a = torch.tensor([1, 2, 3])。 b = torch.tensor([4, 5, 6])。
1.torch.mul()(逐元素乘法) torch.mul()是用于逐元素乘法(element-wise multiplication)。它支持任意维度的张量,只要两个张量的形状相同,或满足广播机制(broadcasting rules)。 适用范围:任意维度的张量,支持广播。 行为:两个张量逐元素相乘。 示例: importtorch# 定义两个相同形状的张量a=torch.tensor([[1,2...
是哈达玛乘积,指的是两个矩阵(或向量)的 逐点乘积(Element-wise Multiplication)。仔细观察上面这个公式,它的直观含义可以用一句话来概括:空(时)域卷积等于频域乘积。简单来说就是,如果要算 与 的卷积,可以先将它们通过傅里叶变换变换到频域中,将两个函数在频域中相乘,然后再通过傅里叶逆变换转换出来,就可以得...
# 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,:] - X2) ** 2, dim=2)) 3. 模型定义和操作 一个简单两层卷积网络的示例 # convolutional neural network (2 convolutional layers) ...
# Element-wise multiplication. result= tensor1 * tensor2 计算两组数据之间的两两欧式距离 # X1 is of shape m*d. X1= torch.unsqueeze(X1, dim=1).expand(m, n, d) # X2 is of shape n*d. X2= torch.unsqueeze(X2, dim=0).expand(m, n, d) ...
# 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,:] - X2) ** 2, dim=2)) 3 『模型定义和操作』 一个简单两层卷积网络的示例 # convolutional neural network (2 convolutional layers)class ConvNe...
# Matrix multiplication: (m*n) * (n*p) -> (m*p).result= torch.mm(tensor1, tensor2)# Batch matrix multiplication: (b*m*n) * (b*n*p) -> (b*m*p).result= torch.bmm(tensor1, tensor2)# Element-wise multiplication.result= tensor1 * tensor2 ...
Performs the element-wise multiplication of tensor1 by tensor2, multiply the result by the scalar value and add it to input. outi=inputi+value×tensor1i×tensor2i\text{out}_i = \text{input}_i + \text{value} \times \text{tensor1}_i \times \text{tensor2}_i outi=inputi+...
Element-wise multiplication of tensor1 by tensor2. The number of elements must match, but sizes do not matter.> x = torch.Tensor(2, 2):fill(2) > y = torch.Tensor(4):fill(3) > x:cmul(y) > = x 6 6 6 6 [torch.DoubleTensor of size 2x2]...