pytorch点乘&高维矩阵乘法

最新推荐文章于 2025-05-03 16:56:44 发布
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分类专栏： pytorch代码积累
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/judgechen1997/article/details/106699137
本文详细解析了PyTorch中矩阵运算的三种方式：torch.mul与运算符*实现的点乘，torch.mm用于二维矩阵乘法，以及更通用的torch.matmul支持多维矩阵的广播乘法。对比不同函数的适用场景，帮助读者深入理解PyTorch的矩阵运算机制。

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【无标题】python和Pytorch中的矩阵乘法运算总结
tanhongweibest的博客
12-14 1780
python 和Pytorch的矩阵乘法运算总结
pytorch之torch中的几种乘法 #点乘torch.mm() #矩阵乘torch.mul()，torch.matmul() #高维Tensor相乘维度要求
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06-21 4万+
文章目录1. 点乘——`torch.mul(a, b)`2. 矩阵乘2.1. 二维矩阵乘——`torch.mm(a, b)`2.2. 高维矩阵乘——`torch.matmul(a, b)`3. 高维的Tensor相乘维度要求3.1. 对于维数相同的张量3.2. 对于维数不一样的张量 1. 点乘——torch.mul(a, b) 点乘都是broadcast的，可以用torch.mul(a, b)实现，也可以直接用*实现。 当a, b维度不一致时，会自动填充到相同维度相点乘。 import torch a =
Matlab 高维矩阵与向量的点乘 （Permute）
01-06
Matlab 高维矩阵与向量的点乘 （Permute） 今天遇到一个问题，如何用一个n维的向量点乘一个m×k×nm\times k\times nm×k×n 的矩阵， 并避免用循环。Matlab矩阵实验室名不虚传，通过permute这个命令可以有效解决这个问题。因此记录下来，以备不时之需 （几年前遇到过同样的问题，但是没做笔记，所以这次一定要记下来）。 a = [1,2,3]; % 这里需要注意Matlab是按列存储的； test = repmat(a,3,1,3); % 把向量a复制成一个3*3*3的矩阵； 查看test矩阵 test(:,:,1)=[123123123],test(:,:
高维矩阵相乘 及对应的numpy pytorch函数
astupidspiderman的博客
04-21 2413
是不能用的 这个时候如果一定要相乘，那么可以用*实现按元素相乘，通过广播机制补充到同维度，再进行同维度的乘法，只需要较低维矩阵的最高维与较高维矩阵对应维度形状相同即可。需要满足的规则是：矩阵的最后两维满足矩阵相乘原则，前面的n-2维相同（或者利用广播机制 可以为1）在介绍矩阵的乘法之前，需要先回顾总结一下向量的点乘和叉乘（矩阵的点乘叉乘和向量是不一样的）与向量相乘不同的是，矩阵点乘得到的仍然是一个矩阵，不改变维数，他的结果是。，需要满足矩阵乘法的运算规则，即前者的列数和后者的行数要相等。
PyTorch_点积运算
最新发布
CHNMSCS
05-03 793
点积运算要求第一个矩阵 shape:(n, m)，第二个矩阵 shape: (m, p), 两个矩阵点积运算shape为：(n,p)
pytorch----一个高维矩阵乘法(维度不同的矩阵乘法)引发的血案
weiwei935707936的博客
12-11 4395
背景: 要实现这个矩阵乘法 方案一: 自己低级的实现:每一个维度做for循环 方案二: 师兄的方案, 大佬的实现 方案三: 和义朋兄讨论之后, 实现的方案: torch.matmul()实现 即, matmul直接可以实现维度不同的矩阵乘法 ...
tensorflow中高维度矩阵的乘法
hopyGreat的博客
01-12 5663
简单看个例子： 这里的结果是怎么来的呢？ 仔细分析下，不难得出： 21 = 10 * 0.1 + 100 * 0.2， 86 = 20 * 0.3 + 200 * 0.4，  所以，虽然变成三维了，但实际还是做的二维运算。 高于二维的维度，挨个遍历，便可得到一个二维矩阵，对这两个二维矩阵进行线性代数里的矩阵乘法。 这样就要求了两个高维矩阵相乘必须满足的一些维度关系了。 对于两个...
pytorch----矩阵乘法
weiwei935707936的博客
12-29 8239
torch中的矩阵乘法: 一.矩阵乘 二.矩阵乘 三.对应元素相乘 torch.mul: 和普通标量也是对应元素相乘: #输入张量和标量相乘 torch.mul(input, value, out=None) 例： >>> a = torch.randn(3) >>> a -0.9374 -0.5254 -0.6069 [torch.FloatTensor of size 3] >>> tor...
【torch函数】torch.matmul——矩阵乘法
weixin_45780075的博客
04-18 526
是 PyTorch 中用于执行张量之间的矩阵乘法的函数。它可以用于两个张量之间的矩阵乘法，也可以用于高维张量之间的批量矩阵乘法。在矩阵乘法中，torch.matmul 会根据输入张量的维度自动进行广播，以便进行有效的矩阵乘法运算。
PyTorch中如何处理高维张量的内积？
07-16
在PyTorch中，对于高维张量（即秩大于2的张量）进行内积（也称为张量的乘法或卷积），你可以通过`torch.matmul()`函数或者广播机制来实现。`torch.matmul()`函数用于计算两个张量的矩阵乘法，它期望第一个张量具有两...
Pytorch基础语法学习1——Tensor语法
m0_61787307的博客
10-02 706
pytorch基础语法1——Tensor的基础语法与深度学习常用用法
pytorch点乘与叉乘示例讲解
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch点乘与叉乘示例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
高纬度矩阵乘法的意义
weixin_45193103的博客
11-02 912
也就是说，如果是（3,5,4）x（3,4,5）-》（3,5,5），这个乘出来的（1,5,5）有三个，而且每一个只和对应维度才有关系。（batchsize，length，feature）x (batchsize,feature , length)->(batchsize,length,length),盛出来的一个batchsize，是维度对应的。（1）cat后，成了这样，也就是把每个batch的相同位置的东西放在了一起，也就是说好比，第一个batch的x1，和第二个batch的x1_,放在了一起。
pytorch矩阵乘法总结
Hello，Sunpro!
12-13 6466
文章目录点乘 `torch.mul(a,b)`二维矩阵乘 `torch.mm(a,b)`三维矩阵乘 `torch.bmm(`a,b)高维矩阵乘 `torch.matmul(a,b)` 点乘 torch.mul(a,b) 点乘是对应位置元素相乘 点乘都是broadcast的，可以用torch.mul(a, b)实现，也可以直接用*实现。 python中的广播机制(broadcasting) broadcasting可以这样理解：如果你有一个(m,n)的矩阵，让它加减乘除一个(1,n)的矩阵，它会被复制m次，
pytorch矩阵的乘法
weixin_43220532的博客
04-19 833
在用pytoch搭建深度学习模型时，矩阵的乘法必不可少，下面介绍四种方法来实现矩阵的乘法 import torch a = torch.randn(3, 4) # 建立一个3*4的张量 b = torch.randn(4, 3) # 建立一个4*3的张量 print(torch.mm(a, b)) # 1，矩阵乘法，调用函数，返回3*3的矩阵乘积 print(a.mm(b)) #2，矩阵乘法，内置方法，返回3*3的矩阵乘积 print(a @ b) #3，矩阵乘法，@运算符，返回3*3的矩阵乘
高维矩阵乘法学习总结
qq_51346719的博客
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高维就是低维的堆叠
【深度学习中的数学】高维矩阵乘法规则
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05-10 5190
⾼维矩阵指维度≥3的矩阵，或者叫张量。 高维矩阵相乘分两种情况：1.相同维度 2.不同维度 1.相同维度矩阵 本质上还是⼆维矩阵之间的乘法，即把最后两个维度看成矩阵，执⾏⼆维矩阵乘法。 要求：1）后两维满足二维矩阵乘法 2）前几维形状相同 例如（a,b,c,d）可与（a,b,d,e）相乘 但由于广播机制的存在，要求2）不满足时也可进行相乘，前几维取较大的形状 （a,b,c,d）*(e,f,d,g)=(max{a,b},max{b,f},c,g) 实战中可以使用numpy中的matmul()
Pytorch torch.bmm专门用于三维矩阵的乘法
Decennie的博客
07-30 1625
torch.bmm专门用于三维矩阵的乘法
numpy中的高维矩阵相乘机制
weixin_40779727的博客
04-12 1930
numpy/tensorflow/pytorch高维矩阵相乘机制 举个栗子： import numpy as np a1 = np.array([[1, 2], [3, 5]]) a2 = np.array([[2, 5], [3, 1]]) A = np.stack([a1, a2], axis=0) A.shape, a1.shape >> ((2, 2, 2), (2, 2)) b1 = np.array([[1, 2, 3], [1, 3, 5]]) b2 = np.array([[
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