点乘 pytorch

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分类专栏： pytorch知识宝典 文章标签： pytorch 人工智能 python
于 2019-12-23 14:40:43 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/103665109
这篇博客主要探讨了PyTorch中的点乘操作，包括两个向量如何进行点乘，即对应位置相乘再求和得到一个标量结果，以及逐元素相乘的区别。此外，还提到了在PyTorch中，即使向量维度不同，只要子维度匹配，仍可进行点乘。不过，博主指出，如果不注意维度匹配，可能会导致错误。

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逐元素相乘和点乘 2024.05.20笔记 需要确认

矩阵乘号是点乘，自动扩展

点乘 pytorch

逐元素相乘和点乘 2024.05.20笔记 需要确认

两个向量点乘是对应位置相乘再求和，结果是一个数字。

逐元素相乘：是对应位置相乘，结果是相同维度向量

矩阵乘号是点乘，自动扩展


import torch

# 创建张量 a 和 b，使用确定的整数序列
a = torch.tensor([[[[[
    1, 1],
    [1, 1]
]]]]).expand(1, 1, 2, 2, 2)

b = torch.tensor([[[[[
    1, 2],
    [3, 4]
]]]]).expand(1, 1, 1, 2, 2)

# 逐元素相乘
result = a * b

# 输出结果
print("a:\n", a)
print("b:\n", b)
print("result:\n", result)

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