tensor = torch.ones(4, 4)
print('First row: ',tensor[0])
print('First column: ', tensor[:, 0])
print('Last column:', tensor[..., -1])
tensor[:,1] = 0
print(tensor)

下面是pytorch中的矩阵乘,三种方式结果相同
y1 = tensor @ tensor.T
y2 = tensor.matmul(tensor.T)
y3 = torch.rand_like(tensor)
torch.matmul(tensor, tensor.T, out=y3)
输出

下面是pytorch中的点乘,三种方式结果相同
z1 = tensor * tensor
z2 = tensor.mul(tensor)
z3 = torch.rand_like(tensor)
torch.mul(tensor, tensor, out=z3)
输出


本文介绍了使用PyTorch进行矩阵乘(@和matmul)及点乘(*)的三种实现方式,展示了它们如何得到相同结果,并通过示例代码展示了操作过程。
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