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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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。
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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
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12-11 4394
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
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Pytorch基础语法学习1——Tensor语法
m0_61787307的博客
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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
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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。
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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
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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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