【Torch API】pytorch中的torch.mm()，torch.bmm(),torch.matmul() 函数详解

最新推荐文章于 2024-11-22 15:52:58 发布
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分类专栏： 语法 文章标签： pytorch
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/leo_95/article/details/89946318
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先看下官网上对这三个函数的介绍。

matmul

mm

bmm

顾名思义, 就是两个batch矩阵乘法.

结论

从官方文档可以看出,

  • mm只能进行矩阵乘法,也就是输入的两个tensor维度只能是和

  • bmm是两个三维张量相乘, 两个输入tensor维度是和,第一维b代表batch size, 输出为

  • matmul可以进行张量乘法, 输入可以是高维.

torch.matmul和torch.mm和*区别
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torch.matmul和*
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 2514
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
Pytorch教程之torch.mm、torch.bmm、torch.matmul、masked_fill
weixin_45671036的博客
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这几天正在看NLP中的注意力机制，代码中涉及到了一些关于张量矩阵乘法和填充一些代码，这里积累一下。主要参考了pytorch2.0的官方文档。
torch.bmm() 与 torch.matmul()
越努力 越幸运
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torch.bmm() torch.matmul() 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，可以用利用广播机制进行不同维度的相乘操作 当进行操作的两个tensor都是3D时，两者等同。 torch.bmm() 官网：https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#torch.bmm t...
Pytorch中张量矩阵乘法函数(mm, bmm, matmul)使用说明，含高维张量实例及运行结果
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09-14 1万+
input(Tensor) – – 第一个要相乘的矩阵** mat2* (Tensor) – – 第二个要相乘的矩阵不支持广播到通用形状、类型推广以及整数、浮点和复杂输入。input(Tensor) – – 第一批要相乘的矩阵** mat2* (Tensor) – – 第二批要相乘的矩阵不支持广播到通用形状、类型推广以及整数、浮点和复杂输入。input(Tensor) – – 第一个要相乘的张量** mat2* (Tensor) – – 第二个要相乘的张量支持。
【pytorch】torch.mm，torch.bmm以及torch.matmul的使用
安安爸Chris的专栏
08-19 3万+
torch.mm torch.mm是两个矩阵相乘，即两个二维的张量相乘 如下面的例子 mat1 = torch.randn(2,3) print("mat1=", mat1) mat2 = torch.randn(3,2) print("mat2=", mat2) mat3 = torch.mm(mat1, mat2) print("mat3=", mat3) 但是如果维度超过二维，则会报错。RuntimeError: self must be a matrix torch.bmm 它其实就是加了一
torch.matmul和torch.bmm区别
taoqick的专栏
01-25 930
用torch.bmm也可以实现self_attention，参考。
pytorch torch.matmul函数介绍
qq_27390023的博客
09-07 964
是 PyTorch 中用于进行矩阵乘法的函数。它可以执行两维矩阵、向量和更高维张量之间的乘法运算，支持的运算取决于输入张量的维度。
torch.mm、torch.bmm、torch.matmul
@bangbang的博客
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torch.matmul 是更通用的矩阵乘法操作，它支持多维张量，并能够自动广播。适用场景: 当需要对多个矩阵进行批量乘法时使用。根据输入维度和操作需求，选择合适的矩阵乘法函数！，即一批二维矩阵之间的矩阵乘法。
【笔记】【Pytorch】关于torch.matmul和torch.bmm的输出tensor数值不一致问题
Laox1ao的博客
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发现 对于torch.matmul和torch.bmm，都能实现对于batch的矩阵乘法： a = torch.rand((2,3,10)) b = torch.rand((2,2,10)) ### matmal() res1 = torch.matmul(a,b.transpose(1,2)) print res1 """ ... [torch.FloatTensor of size
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weixin_43918046的博客
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torch.bmm()和torch.matmul()都是矩阵乘法的运算函数，区别是，torch.matmul更强大。 两者都可以支持3维的矩阵运算，实际是第一维只是找下标，后面2维才是矩阵，然后对应做矩阵乘法。 import torch x = torch.rand(2,3,2) y = torch.rand(2,2,4) print('矩阵x:',x) print('矩阵y:',y) print('matmul运算：') print(torch.matmul(x,y)) print('bmm运算：')
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【Pytorch】进阶学习：实现矩阵乘法---torch.mul() 、 torch.mm() 和torch.matmul()的区别
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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。
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