【pytorch】tensor.dot(tensor)

最新推荐文章于 2025-07-16 07:30:18 发布
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分类专栏： pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35705332/article/details/93485887
博客指出在新版本（>=0.3.0）中，tensor.dot()有新改变，只能针对一维数组。若出现RuntimeError: dot: Expected 1-D argument self, but got 2-D错误，输入一维数组即可解决。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

错误1：RuntimeError: dot: Expected 1-D argument self, but got 2-D

新版本中(>=0.3.0), 关于 tensor.dot() 有了新的改变, 它只能针对于一维的数组. 所以上面的有所改变.输入1维数组就ok

Tensor dot （张量点）
ITGIRLno1的博客
03-14 1339
点运算，也称为张量积(不要与元素积混淆)是最常见、最有用的张量运算。与元素操作相反，它组合了输入张量中的项。使用Numpy、Keras、Theano和TensorFlow中的*操作符完成元素的乘积。在TensorFlow中，点使用了不同的语法，但在Numpy和Keras中，它都使用了标准的点操作符: import numpy as np z = np.dot(x, y) 在数学符号中，你可以用点(.)来标记操作: z = x . y 从数学上讲，点运算有什么作用?让我们从两个向量x和y的点积开始，它的计算方
使用Numpy/TensorFlow中的tensordot进行多维矩阵相乘
blueorris的专栏
04-14 2655
在使用tensordot进行矩阵相乘的时候，axes是一个重要的参数，它可以定义两个矩阵互乘的时候是使用内积、外积、或是其他方法。 以TensorFlow的tensordot为例，其语法为： tf.tensordot( a, b, axes, name=None ) 其中a和b为输入的两个矩阵，参数axes定义了两个矩阵如何相乘。 如设置“axes=0”的时候，相当于定义为算a和...
PyTorch 中的 tensordot 以及 einsum 函数介绍
珍妮的选择的博客
04-21 4944
PyTorch 中的 tensordot 以及 einsum 函数介绍 前言 最近发现这两个函数用得越来越频繁, 比如在 DCN 网络的实现中就用到了(详见 Deep Cross Network (深度交叉网络, DCN) 介绍与代码分析), 但是过段时间又忘记这两个函数到底实现啥功能, 趁着现在印象还比较深刻的时候记录一下 ????????????. 从例子出发 拿一大串中文或英文来形容这两个函数, 该懵逼的还是...
Pytorch之torch.Tensor()语法、参数和实际应用案例
最新发布
王国平的博客
07-16 277
`torch.Tensor` 是 PyTorch 中最核心的数据结构，用于存储和处理多维数组。它类似于 NumPy 的 `ndarray`，但支持 GPU 加速、自动微分和分布式计算，是深度学习模型构建的基础。
pytorch tensor dot matmal mul mm @矩阵操作大全
Yonggie的博客
05-13 607
所有操作都在此两个张量下操作。 a=torch.tensor([[1,2,3],[2,3,4]]) b=torch.tensor([[2,3,4],[3,4,5]]) print(a.dot(b))# 不能运算，dot只能1D tensor对应元素相乘后相加。 # 比如a=[1,2,3] and b=[2,3,4], 那么a.dot(b)就是1*2+2*3+3*4=一个值。 print(a.mul(b)) #对应元素相乘，获得一个同shape的矩阵 # 显示 tensor([[ 2, 6, 12],
PyTorch：tensor-数学API
皮皮blog
10-22 2411
-柚子皮- 乘法API 1. 二维tensor相乘：torch.mm a是 [m, k]，b是[k, n]，结果是 [m, n] c = torch.mm(a, b) 2. 三维tensor相乘torch.bmm 只能用于三维tensor相乘，这个函数不支持广播，也就是第一维必须相同，另外两维符合矩阵相乘法则 c = torch.bmm(a, b) 3. 任意多维tensor相乘：torch.matmul 支持广播；当两个都是一维时，表示点积 c = torch.matmul(a, b) 利用这
torch.tensor.dot
05-01
torch.tensor.dot是一个torch张量类的方法，用于计算两个张量的点积（也称为向量积或数量积）。点积是两个向量的数量乘积和的总和，可以表示为x·y，其中x和y是长度相同的向量。如果x和y是n维向量，则点积的计算公式...
K.dot与torch.dot的区别
Maestro_T的博客
11-11 976
keras与pytorch中dot方法的区别
Pytorch常用函数用法归纳:Tensor张量之间的计算
m0_50460160的博客
06-04 714
【代码】Pytorch常用函数用法归纳:Tensor张量之间的计算。
pytorch.dot
02-01
### PyTorch中的`torch.dot`函数 在PyTorch库中，`torch.dot`函数用于计算两个一维张量之间的内积。如果输入的张量不是一维，则会触发运行时错误。此功能对于执行各种线性代数运算至关重要。 #### 函数签名 ```...
PyTorch Tensor 计算：深入理解数据流与性能优化
专栏
05-11 929
确保 Tensor 和模型都在 GPU 上（如果可用）。考虑在支持的硬件上使用float16进行混合精度训练。尽量使用 contiguous 的 Tensor。如果遇到性能问题或view()报错，检查 Tensor 是否 contiguous，必要时使用。充分利用广播机制来避免不必要的数据复制。在推理或评估时使用。及时释放不再需要的 Tensor 引用。对于矩阵乘法等操作，使用或，而不是通过循环手动实现。使用 PyTorch 内建的高性能函数。避免频繁在 CPU 和 GPU 之间切换数据。
torch.tensordot()介绍
qq_43391414的博客
09-26 5168
torch.tensordot()是torch.dot()的升级版，可以指定两个tensor是哪一个维度做内积，然后循环做内积（这个循环有矩阵相乘的味道），也就是说这个可以代替torch.matmul()。 a=torch.empty(3,4).uniform_(0,3)#(3,4) b=torch.empty(4,2).uniform_(0,3) print(a,b) torch.tensordot(a,b,dims=([1],[0]))#指定前面维度1和后面维度0做内积。 #前面维度1是4个元素，后
Tensorflow中的点积(Dot)函数tensordot的用法
weixin_46587526的博客
10-31 1232
tensordot的用法
tensorflow和numpy库中tensordot详解
tjh1998的博客
03-18 5475
tensordot函数
【NumPy】深入解析numpy中的tensordot 方法
2402_83361138的博客
04-29 1273
张量积，也称为外积，是两个张量（多维数组）的逐元素乘积的总和。对于两个张量 ( A ) 和 ( B )，张量积 ( C ) 是一个新张量，其元素定义为：其中，( A ) 和 ( B ) 分别有 ( k ) 和 ( l ) 个轴。NumPy 的tensordot方法为计算张量积提供了一种灵活且强大的工具。本文介绍了张量积的基本概念、tensordot函数的使用方法以及它在解决实际问题中的应用。希望本文能够帮助您更好地理解和运用张量积。
【易混区分】 tensor张量 Numpy张量的各种矩阵乘法、点积的函数对比 (dot, multiply,*,@matmul)
专注于人工智能的算法与应用
01-24 2189
我们如果把b看做1行3列的矩阵，则运算不符合运算规则，但是如果看做3行1列的矩阵，则它是正确的，即2*3 × 3 * 1=2 * 1 即最后会输出一维的向量。matmul 是matrix multiply的缩写，专门用于矩阵乘法，需要满足矩阵乘法的运算规则，需要前一个矩阵的列和后一个矩阵的行相等。他们大体相同，有一些小的差异，比如numpy的dot可以实现高维度的矩阵乘法但是torch的dot不可以。，所以需要满足矩阵乘法的运算规则，需要前一个矩阵的列和后一个矩阵的行相等。，此时相当于两个数组的点积。
【numpy】tensordot的用法研究
安安爸Chris的专栏
04-09 2324
API文档 https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.tensordot.html 文档说的过于晦涩，下面以实际例子来研究一下 样例1 axis=0 （叉乘运算） m1=np.array([0.1,0.2,0.3, 0.4,0.5,0.6]) m2=np.array([-0.1, -0.1, 0.1, 0.1, 0.2,0.2]) m1=m1.reshape((2,.
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