tensor.mul

• tensor.mul和tensor * tensor 都是將矩陣的對應位置的元素相乘，因此要求維度相同，點乘
• torch.mul(input, other, *, out=None) → Tensor
  參數(shù)：
  input (Tensor) – the input tensor.
  other (Tensor or Number)

torch.mul(input, other)是將input和other的對應位相乘，other可以是張量，可以是數(shù)字。
torch.mul(input, other)中input和bother維度相等，但是，對應維度上的數(shù)字可以不同，可以用利用廣播機制擴展到相同的形狀，再進行點乘操作。

tensor = torch.ones(4, 4)
tensor[:,1] = 0
print(tensor)

tensor([[1., 0., 1., 1.],[1., 0., 1., 1.],[1., 0., 1., 1.],[1., 0., 1., 1.]])

點乘示例：

print(f"tensor.mul(tensor) \n {tensor.mul(tensor)} \n")
print(f"tensor * tensor \n {tensor * tensor} \n")
print(f"torch.mul(tensor,100) \n {torch.mul(tensor,10)} \n")
print(f"torch.mul(tensor*2,tensor) \n {torch.mul(tensor*2,tensor)} \n")

輸出：

tensor.mul(tensor) tensor([[1., 0., 1., 1.],[1., 0., 1., 1.],[1., 0., 1., 1.],[1., 0., 1., 1.]]) tensor * tensor tensor([[1., 0., 1., 1.],[1., 0., 1., 1.],[1., 0., 1., 1.],[1., 0., 1., 1.]]) torch.mul(tensor,100) tensor([[10.,  0., 10., 10.],[10.,  0., 10., 10.],[10.,  0., 10., 10.],[10.,  0., 10., 10.]]) torch.mul(tensor*2,tensor) tensor([[2., 0., 2., 2.],[2., 0., 2., 2.],[2., 0., 2., 2.],[2., 0., 2., 2.]]) 

tensor.mm

• torch.mm(input, mat2, *, out=None) → Tensor
• 參數(shù)：
  input (Tensor) – the first matrix to be matrix multiplied
  mat2 (Tensor) – the second matrix to be matrix multiplied
• vector1 x vector2 矩陣乘法
• 如果input是(n×m) 維, mat2 是(m×p) 維, 輸出就是(n×p) 維.
  torch.mm(a, b)是矩陣a和b矩陣相乘，比如a的維度是(3, 4)，b的維度是(4, 2)，返回的就是(3, 2)的矩陣torch.mm(a, b)針對二維矩陣

print(f"tensor.mm(tensor.T) \n {tensor.mm(tensor.T)} \n")
print(f"torch.mm(tensor,tensor.T) \n {tensor @ tensor.T} \n")
print(f"tensor @ tensor.T \n {tensor @ tensor.T} \n")

輸出：

tensor.mm(tensor.T) tensor([[3., 3., 3., 3.],[3., 3., 3., 3.],[3., 3., 3., 3.],[3., 3., 3., 3.]]) torch.mm(tensor,tensor.T) tensor([[3., 3., 3., 3.],[3., 3., 3., 3.],[3., 3., 3., 3.],[3., 3., 3., 3.]]) tensor @ tensor.T tensor([[3., 3., 3., 3.],[3., 3., 3., 3.],[3., 3., 3., 3.],[3., 3., 3., 3.]]) 

tensor.matmul

• torch.matmul( input , other , * , out = None ) → Tensor
• 兩個張量的矩陣乘積。

操作取決于張量的維度，如下所示：

• 如果兩個張量都是一維的，則返回點積（標量）。
• 如果兩個參數(shù)都是二維的，則返回矩陣-矩陣乘積。
• 如果第一個參數(shù)是一維的，而第二個參數(shù)是二維的，則為了矩陣乘法的目的，在其維度前面加上 1。矩陣相乘后，前面的維度被刪除。
• 如果第一個參數(shù)是二維的，第二個參數(shù)是一維的，則返回矩陣向量乘積。
• 如果兩個參數(shù)至少是一維的并且至少一個參數(shù)是 N 維的（其中 N > 2），則返回一個批處理矩陣乘法。如果第一個參數(shù)是一維的，為了批量矩陣乘法的目的，在其維度前面加上 1 并在之后刪除。如果第二個參數(shù)是一維的，則為了批處理矩陣倍數(shù)的目的，將 1 附加到其維度并在之后刪除。非矩陣（即批次）維度被廣播（因此必須是可廣播的）。例如，如果input是 ( j×1×n×? ）張量并且other是( k×n×? ） 張量，out將是( j×k×n×? ） 張量。

請注意，廣播邏輯在確定輸入是否可廣播時僅查看批次維度，而不是矩陣維度。例如，如果input是 ( j×1×n×m)張量并且other是( k×m×p ） 張量，即使最后兩個維度（即矩陣維度）不同，這些輸入也可用于廣播。out將是一個( j×k×n×p ） 張量。

• 此運算符支持TensorFloat32。

# vector x vector
tensor1 = torch.randn(3)
tensor2 = torch.randn(3)
torch.matmul(tensor1, tensor2).size()
# # torch.Size([])# matrix x vector
tensor1 = torch.randn(3, 4)
tensor2 = torch.randn(4)
torch.matmul(tensor1, tensor2).size()
# # torch.Size([3])# vector x matrix
tensor1 = torch.randn(4) # 1*4
tensor2 = torch.randn(4, 3)
print(torch.matmul(tensor1, tensor2).size())
# # torch.Size([3])# batched matrix x broadcasted vector
tensor1 = torch.randn(10, 3, 4) # 30*4
tensor2 = torch.randn(4) # 4*1
torch.matmul(tensor1, tensor2).size()
# # torch.Size([10, 3])# batched matrix x batched matrix
# 將b的第0維broadcast成10提出來，后兩維做矩陣乘法即可。
tensor1 = torch.randn(10, 3, 4) # 10, 3*4
tensor2 = torch.randn(10, 4, 5) # 10, 4*5
torch.matmul(tensor1, tensor2).size()
# # torch.Size([10, 3, 5])# batched matrix x broadcasted matrix
tensor1 = torch.randn(10, 3, 4) # 30*4
tensor2 = torch.randn(4, 5) # 4*5
torch.matmul(tensor1, tensor2).size()
# # torch.Size([10, 3, 5])

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pytorch中tensor.mul()和mm()和matmul()的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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