torch.mul

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#rnn #人工智能 #深度学习

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这两边是可以相乘的两项，可以是相同的维度，也可以是不同的维度。如果不同的维度就直接扩充到相同的维度的大小。

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关于pytorch中部分矩阵乘法的总结（torch.mm,torch.mul,torch.matmul）
12-21
在PyTorch中，处理矩阵乘法有三种主要的方法：`torch.mul`, `torch.mm`, 和 `torch.matmul`。每种方法都有其特定的用法和适用场景。 1. **torch.mul**: 这个函数执行元素级乘法，也就是说，它会将输入张量`input`的...
torch.cat｜torch.mul, torch.mm, torch.matmul｜torch.sum_CodingPark编程公园
CodingPark 编程公园
04-22 544
@拼接 @矩阵相乘 @加法
详解torch.mul、torch.mm、torch.bmm、torch.matmul
qq_51709869的博客
06-28 1502
对torch.mul、torch.mm、torch.bmm、torch.matmul进行了区分和讲解，同时给出了使用样例
Pytorch常用乘法函数总结：torch.mul()、*、torch.mm()、torch.bmm()、torch.mv()、torch.dot()、@、torch.matmul()
qq_43629945的博客
04-26 2808
torch.mul() 和 * 等价，为element-wise乘，可广播；torch.mm() 二维矩阵乘法，torch.bmm() 三维批量矩阵乘法，均不可广播；torch.mv(mat, vec) 为矩阵向量乘法，不可广播；torch.dot() 仅支持两个一维向量点积，返回一个标量数字；@ 矩阵乘法，等价于 torch.dot() + torch.mv() + torch.mm()；torch.matmul() 矩阵乘法，与 @ 类似，但它不止一维二维，可扩高维，可广播
torch.mul()函数使用说明，含高维张量实例及运行结果
qq_39407949的博客
08-28 4084
对输入的张量或数做点积运算，如果维度不统一会想进行维度统一（广播机制），再进行点积运算；广播机制是直接复制上一维度的值。直接看一个5维的二值例子，先看图（红虚线和实线是为了便于区分维度而添加），不懂再结合代码和结果分析 代码如下： 运行结果为： 参考博文及感谢 部分内容参考以下链接，这里表示感谢 Thanks♪(･ω･)ﾉ 参考博文1 torch.mul() 官方文档 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.mul.html
详解torch.dot()、torch.outer()、torch.mul()、torch.mm()和torch.matmul()等函数使用技巧
li1784506的博客
03-24 8553
torch.matmul()函数可以用于1维向量×1维向量，1维向量×2维矩阵，2维矩阵×1维向量，矩阵相乘等不同情况。现将相关案例进行介绍方便日后回顾。
torch.mul()——矩阵点乘运算
qq_50001789的博客
09-13 2万+
torch.mul() torch.mul(input, other, *, out=None) 输入：两个张量矩阵；输出：他们的点乘运算结果 用途： ①实现两个张量矩阵的点乘运算，可以实现广播功能(具体见案例代码)。 ②实现矩阵的数值乘法(一个常数k与矩阵做乘法，对应于广播机制) 注意： 若输入的两个矩阵形状不一致，则会通过广播功能进行数据扩充，然后再进行点乘 整数矩阵与浮点数矩阵做点乘，结果是浮点数矩阵 案例代码： ①普通点乘 import torch a=torch.tensor([[1,2,
【Pytorch学习】torch.mm()&torch.matmul()和torch.mul()以及torch.spmm()
sxl的博客
04-07 1万+
做深度学习过程中免不了使用pytorch，刚上手可能觉得pytorch是一门新语言。过一段时间之后发现其用法跟python极其相似，python的很多函数名都可以用到torch中。当然也有一些不同，毕竟张量的计算可以用GPU啊。是矩阵a和b矩阵相乘，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵。当然，对于二维的效果等同于torch.mm（）。关于torch.matmul的详细介绍可以看。torch.matmul()的用法比torch.mm更高级，的维度必须相等，比如。
torch中的几种乘法。torch.mm, torch.mul, torch.matmul
Running Snail
10-24 6059
一、点乘 点乘都是broadcast的，可以用torch.mul(a, b)实现，也可以直接用*实现。 a = torch.ones(3,4) a tensor([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]) b = torch.Tensor([1,2,3]).reshape((3,1)) b tensor([[1.], [2.], [3.]]) torch.mul(a, b) tensor([[1., 1., 1., 1
【Pytorch】进阶学习：实现矩阵乘法---torch.mul() 、 torch.mm() 和torch.matmul()的区别
m0_58477260的博客
04-15 3435
总结一下，torch.mm()和这三个函数的主要区别在于它们处理张量的方式和维度要求不同。执行的是元素级别的乘法，要求输入张量形状相同；torch.mm()执行的是标准的矩阵乘法，只适用于二维张量；而则提供了更广义的矩阵乘法，可以处理任意维度的张量，包括批量矩阵乘法。确保输入张量的形状符合函数的要求，否则可能会引发错误。对于矩阵乘法，需要注意矩阵的维度匹配问题，即第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。在进行批量矩阵乘法时，使用可以方便地处理多个矩阵的乘法运算。
数组排序后复原
敲代码的小风
12-25 758
参考链接: pytorch技巧1: 数组排序后复原 Microsoft Windows [版本 10.0.18363.1256] (c) 2019 Microsoft Corporation。保留所有权利。 C:\Users\chenxuqi>conda activate ssd4pytorch1_2_0 (ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi>python Python 3.7.7 (default, May 6 2020, 11:45:54) [MSC
Pytorch之torch.mul()语法、参数和实际应用案例
最新发布
王国平的博客
07-19 989
`torch.mul()` 是 PyTorch 中用于执行**元素级乘法**的函数，也可通过 `*` 运算符实现。
torch.mul()，torch.mm()，torch.dot()，torch.mv()
cjy_1995的博客
03-25 285
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_41845478/article/details/107490718。torch.dot()类似于mul()，它是向量(即只能是一维的张量)的对应位相乘再求和，返回一个tensor数值。torch.mm()是矩阵正常的矩阵相乘，（a, b）* ( b, c ) = ( a, c )torch.mul()是矩阵的点乘，即对应的位相乘，要求shape一样, 返回的还是个矩阵。torch.mv()是矩阵和向量相乘，类似于torch.mm()
Pytorch基础：张量相关的乘法(torch.mul、torch.mv、torch.matmul、torch.mm、torch.bmm、torch.dot、torch.tensordot、*、@)
前进，才知道自己的渺小
04-16 2673
Pytorch中含有很多种张量乘法，本文旨在帮助理解它们的不同。下面将分小节进行详细阐述，包括torch.mul、torch.matmul、torch.mm、torch.bmm、torch.dot、torch.tensordot、*、@。
torch中的mul()、matmul()和mm()
刘先生倒了u的博客
04-06 1606
可以看到主要有两个参数是必要的，分别是两个tensor向量。可以发现，mul通过对应位置相乘，得到的值填入tensor向量中，可以看出，matmul是点积乘法，通过行乘列，相加的形式。源码如下，输入的参数要求是矩阵tensor向量，要求满足。源码如下，函数参数为两个tensor向量。
torch.mul函数使用需要注意的点
qq_42362891的博客
01-01 1422
用的时候，可不能搞混了！ torch.mul(a,b)是a和b对应元素相乘 np.matmul(a,b)是矩阵相乘，即行乘列
torch.mul() 和 torch.mm() 的区别
v1998v的博客
08-10 866
torch.mul(a, b)是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1, 2)，返回的仍是(1, 2)的矩阵 torch.mm(a, b)是矩阵a和b矩阵相乘，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵 import torch a = torch.rand(1, 2) b = torch.rand(1, 2) c = torch.rand(2, 3) print(torch.mul(a, b)) # 返回 1*.
pytorch学习笔记torch.mul() 和 torch.mm() 的区别
m0_45388819的博客
11-21 1062
pytorch中torch.mul() 和 torch.mm() 的区别 torch.mul(a, b)是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1, 2)，返回的仍是(1, 2)的矩阵 torch.mm(a, b)是矩阵a和b矩阵相乘，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵 import torch a = torch.rand(1, 2) b = torch.rand(1, 2) c = torch.rand(2,
Pytorch矩阵乘法之torch.mul() 、 torch.mm() 及torch.matmul()的区别
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irober的博客
02-05 3万+
torch.mul() 、 torch.mm() 及torch.matmul()的区别 一、简介 torch.mul(a, b) 是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1, 2)，返回的仍是(1, 2)的矩阵； torch.mm(a, b) 是矩阵a和b矩阵相乘，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵。 torch.bmm() 强制规定维度和大小相同 torch.matmul() 没有强制规定维度和大小，可以用利用广
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