pytorch:torch.mm()和torch.matmul()

本文介绍了PyTorch中torch.matmul()和torch.mm()两个函数的使用,它们都可以进行矩阵相乘操作。torch.matmul()支持广播机制,可以处理不同维度的张量相乘,而torch.mm()则要求输入为二维张量,且尺寸匹配。此外,torch.matmul()还支持向量相乘,但torch.mm()不支持。通过示例代码展示了两者的应用和区别。

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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

torch.mm(a, b)是矩阵a和b矩阵相乘,比如a的维度是(m, x),b的维度是(x, n),返回的就是(m, n)的矩阵

相同:都可以来做矩阵相乘:

    a = torch.randn(2, 3)
    b = torch.randn(3, 2)
    print(torch.mm(a, b))
    print(torch.matmul(a, b))

区别:

matmul支持向量相乘,mm不支持。

    import torch

    x = torch.rand(2)
    y = torch.rand(2)
    print(torch.matmul(x, y))
    print(torch.mm(x, y)) #报错

<think>嗯,用户问的是关于PyTorch中的`torch.tensor`在函数声明中的使用。首先,我需要确认用户的基础知识水平。可能他们对PyTorch有一定了解,但想更深入理解参数类型标注的意义。 用户提供的代码示例是`def manual_matmul(x:torch.tensor,w:torch.tensor):`。这里要注意的是,PyTorch中正确的类名是`Tensor`,首字母大写,而用户写的是小写的`tensor`。这可能是个常见的拼写错误,需要指出。 接下来,需要解释类型标注的作用,比如提高代码可读性,IDE的类型检查等。同时,要说明虽然标注了类型,但Python在运行时并不会强制检查,所以即使传入其他类型,函数也可能继续运行,但可能导致错误。 然后,可能需要补充正确的写法,即使用`torch.Tensor`,并建议在函数内部添加类型验证,比如使用`isinstance`来确保输入是正确的类型。此外,可以提及`torch.tensor()`函数的存在,它是一个工厂函数,用于创建张量,`torch.Tensor`类的区别。 还要考虑用户的使用场景,可能是在自定义矩阵乘法函数时,希望确保输入是张量。这时候,除了类型标注,可能还需要处理不同形状的张量,或者数据类型的问题,但用户的问题主要集中在类型声明上,所以可以暂时不深入其他细节。 最后,总结要点,强调正确的大小写类型检查的重要性,确保用户在实际编码中避免这类错误,并写出更健壮的代码。</think>在PyTorch框架中,`torch.Tensor`(注意首字母大写)是表示张量的核心类。您代码中`torch.tensor`的写法存在两个需要特别注意的点: 1. **正确的大小写规范**: ```python # 正确写法(T大写) def manual_matmul(x: torch.Tensor, w: torch.Tensor): # 错误写法(t小写) def manual_matmul(x: torch.tensor, w: torch.tensor): # 会引发AttributeError ``` 2. **类型标注的实际作用**: - ✅ 类型提示:仅作为开发提示(IDE可识别类型,提供自动补全) - ❌ 无强制约束:Python运行时不会检查类型合法性 - ✅ 推荐添加类型检查: ```python def manual_matmul(x: torch.Tensor, w: torch.Tensor): if not (isinstance(x, torch.Tensor) and isinstance(w, torch.Tensor)): raise TypeError("输入必须是torch.Tensor类型") # 后续矩阵乘法逻辑... ``` 3. **易混淆点辨析**: ```python torch.Tensor # 类名(用于类型标注) torch.tensor() # 工厂函数(用于从数据创建张量) ``` 4. **实际应用建议**: ```python # 创建张量示例 a = torch.tensor([[1,2],[3,4]]) # 使用工厂函数创建 b = torch.Tensor([[5,6],[7,8]]) # 调用类构造函数(等价写法) def safe_matmul(x: torch.Tensor, w: torch.Tensor) -> torch.Tensor: """安全的矩阵乘法函数""" assert isinstance(x, torch.Tensor), "输入x必须是张量" assert isinstance(w, torch.Tensor), "输入w必须是张量" return x @ w # 实际执行矩阵乘法 ```
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