importtorch# 定义张量v=torch.tensor([1,2,3])m=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])# 1D 与 2D 矩阵乘法result=torch.matmul(v,m)# 输出结果并记录信息print(f"Vector v: {v}\nMatrix m: {m}\nResult of torch.matmul: {result}") 输出: Vector v: tensor([1, ...
在PyTorch中,可以使用torch.dot()函数来计算两个一维张量的点乘(内积)。点乘操作会将两个一维张量按元素相乘,并返回一个标量(0维张量)作为结果。 下面是一个示例代码,展示了如何进行一维张量的点乘: import torch x = torch.tensor([1, 2, 3]) y = torch.tensor([4, 5, 6]) dot_product = torch.dot...
dot_product = torch.dot(a, b) norm_a = torch.norm(a, p=2) norm_b = torch.norm(b, p=2) similarity = dot_product / (norm_a * norm_b) return similarity # 示例使用 a = torch.tensor([1.1, 2.2, 3.3]) b = torch.tensor([4.4, 5.5, 6.6]) similarity = cosine_similarity(a, b...
个人理解:对于 dim >= 2 的 tensor 来说最后两维被看作矩阵的行和列,其余(如果存在)被看作 batch。 对于非矩阵(non-matrix)维度也是进行广播处理的,以 A.size() = (j, 1, m, n) 和 B.size() =(k, n, m) 为例,j x 1 和 k 是非矩阵维度,也就是 batch 维度,torch.matmul(A, B).size(...
tensor([8, 9, 6, 1, 2]) # dot product of the two vectors print(torch.dot(A, B)) 输出:张量(1540) 林空间功能linspace 用于在给定空间中线性排列数据。它可以在 torch 包中找到,使用 linspace()函数,开始和结束值就足够了。语法:torch.linspace(开始,结束) ...
# 示例向量 vector_a = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) vector_b = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0]) 3. 计算两个向量的点积 点积是两个向量对应元素相乘后求和的结果。在PyTorch中,可以使用torch.dot函数或简单的矩阵乘法来计算点积。 python # 计算点积 dot_product = torch.dot(vector_a, vector_b...
A = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])。 B = torch.tensor([2.0, 2.0, 4.0])。 3. 计算SAM指标: SAM指标是通过计算两个向量之间的夹角来衡量它们之间的相似度。在PyTorch中,可以使用torch的相关函数来计算两个向量之间的夹角。首先,计算向量的点积: python. dot_product = torch.dot(A, B)。 接下来,计...
torch.dot() 点乘积 官方文档写道:Computes the dot product of two 1D tensors. 只能支持两个一维向量,与numpy中dot()方法不同。 torch.dot(input, other, *, out=None) → Tensor 例子: python In[1]: torch.dot(torch.tensor([2,3]), torch.tensor([2,1])) ...
b = torch.tensor([4, 5, 6]) dot_product = torch.dot(a, b) print(dot_product) #输出:38 ``` 2.矩阵乘法:如果你有两个向量`a`和`b`,并且你想要通过矩阵乘法将它们相乘,你可以使用`torch.matmul(a, b)`函数。但是注意,这里的矩阵乘法并不是指传统意义上的矩阵乘法,而是通过使用点积来完成的。
(torch.nn.Module): def __init__(self) -> None: super().__init__() def forward(self, L_L_self_modules_self_attn_modules_out_proj_parameters_weight_ : torch.Tensor, L_L_self_modules_self_attn_modules_out_proj_parameters_bias_ : torch.Tensor, key_states, value_states, query_...