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。 反之,如果第一个张量是2D张量,第二个是1D张量,则结果是一个形状为(m,)的张量。
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张量乘法是指两个张量之间的乘法运算。在张量乘法中,对应位置的元素相乘,并将结果相加。具体而言,对于两个矩阵A和B,它们的乘积C可以通过以下公式计算: C(i,j) = Σ(A(i,k) * B(k,j)), 其中k为矩阵的维度。 在这个公式中,C(i,j)表示矩阵C中的第i行第j列的元素,A(i,k)和B(k,j)分别表示矩阵...
是PyTorch 中专门用于二维张量(矩阵)之间进行矩阵乘法的函数。与 torch.matmul 不同, torch.mm 仅适用于2D张量,并且不支持高维张量或广播操作。 torch.mm 进行标准的矩阵乘法操作,适用于两个2D张量(矩阵)之间的乘法。对于形状为 (m, n) 的张量 A
张量是一个多维数组,它可以表示各种物理量,如位移、速度、加速度等。 2. 张量的表示方式 张量用一个字母加上下标来表示。字母表示张量的名称,下标表示张量在各个维度上的编号。 二、 张量乘法规则 1. 向量与向量的乘法 向量与向量的乘法有两种形式:点积和叉积。 (1)点积:两个向量a和b的点积为a·b = a1b1...
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张量乘法可以看作是矩阵乘法的推广。张量是一般化的向量和矩阵,它可以有任意维度。假设有两个张量$T_1$和$T_2$,它们的形状分别为$(i_1,i_2,...,i_n)$和$(j_1,j_2,...,j_m)$,则它们的乘积$T_3 = T_1 \times T_2$的形状为$(i_1,i_2,...,i_k,j_{k+1},j_{k+2},...,j...
张量矩阵乘法分块乘法概述 介绍一下矩阵计算相关的内容, 从最基本的算法,到Cutlass这些线性代数模版库, 特别是Layout代数相关的内容,再逐渐细化到一些硬件实现访存优化和一些算子融合。 6.3.1 GEMM概述 1. GEMM定义 对于一个矩阵乘法, 定义如下: (6-1) ...