pytorch matmul和mm和bmm区别

最新推荐文章于 2025-02-26 21:02:03 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch matmul
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pytorch中matmul和mm和bmm区别


先看下官网上对这三个函数的介绍。

matmul

在这里插入图片描述

mm

在这里插入图片描述

bmm

顾名思义, 就是两个batch矩阵乘法.
在这里插入图片描述

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 ( n × m ) (n\times m) (n×m)和 ( m × p ) (m\times p) (m×p)
  • bmm是两个三维张量相乘, 两个输入tensor维度是 ( b × n × m ) (b\times n\times m) (b×n×m)和 ( b × m × p ) (b\times m\times p) (b×m×p), 第一维b代表batch size，输出为 ( b × n × p ) (b\times n \times p) (b×n×p)
  • matmul可以进行张量乘法, 输入可以是高维.
pytorch torch.matmul函数介绍
qq_27390023的博客
09-07 916
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
11-22 514
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。
pytorch:torch.mm()和torch.matmul()的使用
12-23
如下所示： torch.mm(mat1, mat2, out=None) → Tensor torch.matmul(mat1, mat2, out=None) → Tensor 对矩阵mat1和mat2进行相乘。 如果mat1 是一个n×m张量，mat2 是一个 m×p 张量，将会输出一个 n×p 张量out。 参数 ： mat1 (Tensor) – 第一个相乘矩阵 mat2 (Tensor) – 第二个相乘矩阵 out (Tensor, optional) – 输出张量 代码示例: import torch a=torch.randn(2,3) b=torch.randn(3,2)
pytorch--matmul、mm和bmm的区别
彭伟的博客
07-09 1万+
...
彻底理解PyTorch中的矩阵乘法：matmul vs 点积
最新发布
2401_86968005的博客
02-26 690
dotp​roducta⋅bΣai​∗bi​（结果是一个标量）复制-：投影长度的乘积。
torch中的mul()、matmul()和mm()
刘先生倒了u的博客
04-06 1427
可以看到主要有两个参数是必要的，分别是两个tensor向量。可以发现，mul通过对应位置相乘，得到的值填入tensor向量中，可以看出，matmul是点积乘法，通过行乘列，相加的形式。源码如下，输入的参数要求是矩阵tensor向量，要求满足。源码如下，函数参数为两个tensor向量。
matmul/mm 函数用法介绍
CHNIM的博客
05-16 745
介绍torch.matmul之前先介绍torch.mm函数, mm和matmul都是torch中矩阵乘法函数，mm只能作用于二维矩阵，matmul可以作用于二维也能作用于高维矩阵。
详解torch.dot()、torch.outer()、torch.mul()、torch.mm()和torch.matmul()等函数使用技巧
li1784506的博客
03-24 5497
torch.matmul()函数可以用于1维向量×1维向量，1维向量×2维矩阵，2维矩阵×1维向量，矩阵相乘等不同情况。现将相关案例进行介绍方便日后回顾。
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 2413
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常用的乘法运算以及相关的运算符(@、*）
LJC的博客
01-05 7709
这里总结一下pytorch常用的乘法运算以及相关的运算符(@、*）。 总结放前面： torch.mm:用于两个矩阵（不包括向量）的乘法。如维度为(l,m)和(m,n) torch.bmm:用于带batch的三维向量的乘法。如维度为(b,l,m)和(b,m,n) torch.mul:用于两个同维度矩阵的逐像素点相乘（点乘）。如维度为(l,m)和(l,m) torch.mv:用于矩阵和向量之间的乘法（矩阵在前，向量在后）。如维度为(l,m)和(m)，结果的维度为(l)。 torch.matmul:用于两个张量(
一文整理5个Pytorch张量乘法函数
hottie_xiaomiao的博客
04-19 5690
最近整理了Pytorch中5个常用的张量乘法函数和用法，建议收藏学习。
pytorch函数mm() mul() matmul()区别
qq_35091353的博客
05-24 9506
1、函数 1.1 作用 torch.matmul是tensor的乘法，输入可以是高维的。 2 、举例 当输入都是二维时，就是普通的矩阵乘法，和tensor.mm函数用法相同。 当输入有多维时，把多出的一维作为batch提出来，其他部分做矩阵乘法。 下面看一个两个都是3维的例子： 将b的第0维1broadcast成2提出来，后两维做矩阵乘法即可。 再看一个复杂一点的，是官网的例子： 首先把a的第0维2作为batch提出来，则a和b都可看作三维。再把a的1broadcat成5，提取公因式5。（这样
【Pytorch】对比matual,mm和bmm函数
guofei_fly的博客
02-01 4551
pytorch中提供了 matmul、mm和bmm等矩阵的乘法运算功能，但其具体计算细节和场景截然不同，应予以注意和区别。 1. torch.mm 该函数即为矩阵的乘法，torch.mm(tensor1, tenor2)，参与计算的两个张量必须为二维张量（即矩阵），其结果张量out的维度关系满足：out(p×q)=t1(p×m)∗t2(m×q)out(p\times q)=t_1(p\times ...
torch中的乘法符号(*),torch.mm()和torch.matmul(),torch.mul(), torch.bmm()
xinjieyuan的博客
03-01 3451
前言 torch中常见的一些矩阵乘法和元素乘积，说白了无非就是以下四种，为了避免忘了，做个笔记 乘法符号 * torch.mul() torch.mm torch.matmul 1. 对比 乘法符号* # shape=(2,5) node = tensor([[1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1]]) node_0 = node.unsqueeze(-1) ''' tensor([[[1], [1], [1], [0]
【Pytorch】进阶学习：实现矩阵乘法---torch.mul() 、 torch.mm() 和torch.matmul()的区别
m0_58477260的博客
04-15 3014
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。
pytorch中torch.mul、torch.mm/torch.bmm、torch.matmul的区别
Home to come
08-18 1662
torch.matmul: 两个tensor的矩阵乘积，与mm的区别就是不限制是不是二维，符合broadcasted规则的都可以。torch.mul: 两个输入按元素相乘，内积。torch.mm: 特指二维矩阵乘法，外积。分两种情况，默认其中一个是tensor。......
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
qq_39407949的博客
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。
mm,bmm和matmul的区别
qq_40589781的博客
02-08 1767
参考 https://blog.youkuaiyun.com/leo_95/article/details/89946318 mm只能是矩阵乘法，即分别为（n×m）和（m×q） bmm是三维张量相乘，即（b×n×m）和（b×m×q），b为批量 matmul为张量乘法，任意维度 ...
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wzk4869的博客
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torch.bmm()和torch.matmul()
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torch.bmm()和torch.matmul()都是PyTorch中用于矩阵乘法的函数，但它们有一些不同之处。 torch.bmm()是针对批量矩阵乘法的函数。它接受两个3D张量作为输入，其中第一个张量的形状为 (B, N, M)，第二个张量的形状为 (B, M, P)，其中 B 是批量大小，N 是第一个矩阵的行数，M 是第一个矩阵的列数（也是第二个矩阵的行数），P 是第二个矩阵的列数。函数返回一个形状为 (B, N, P) 的新张量，表示批量中每个矩阵乘法的结果。 torch.matmul()是一个通用的矩阵乘法函数，可以用于不同维度的输入。它支持两个张量的乘法，以及多个张量的乘法。对于两个2D张量的乘法，它等效于torch.mm()函数。对于高维张量的乘法，matmul会在最后两个维度进行乘法计算，并广播其他维度。 简而言之，torch.bmm()用于批量矩阵乘法，而torch.matmul()用于通用的矩阵乘法。
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