Torch张量对应点乘、相乘

最新推荐文章于 2025-06-28 15:59:20 发布
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本文详细介绍了张量运算中的两种基本操作：张量点乘与张量相乘。点乘要求两个张量维度相同，而相乘则适用于两个维度分别为(m,n)与(n,p)的张量。这些操作在深度学习和机器学习中极为常见。

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1.张量点乘， z = x.mul(y) ,维度相同
在这里插入图片描述
2.张量相乘， z = x.mm(y) , (m,n) x (n,p)
在这里插入图片描述

pytorch的点积、矩阵乘法、逐元素乘法
qq_44815135的博客
05-20 2800
在 PyTorch 中，可以使用 torch.mul()、torch.multiply() 或直接使用 * 运算符来执行张量的逐元素相乘操作。
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
夏普通
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 =
[PyTroch系列-12]：PyTorch基础 - 张量线性运算（点乘、叉乘）
文火冰糖（王文兵）的博客
08-06 2万+
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：https://blog.youkuaiyun.com/HiWangWenBing 本文网址： 第1章 Tensor运算概述 1.1 概述 PyTorch提供了大量的张量运算，基本上可以对标Numpy多维数组的运算，以支持对张量的各种复杂的运算。 这些操作运算中大多是对数组中每个元素执行相同的函数运算，并获得每个元素函数运算的结果序列，这些序列生成一个新的同维度的数组。 https://www.runoob.com/numpy/numpy-linear-algebra..
详解torch.mul、torch.mm、torch.bmm、torch.matmul
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qq_51709869的博客
06-28 991
对torch.mul、torch.mm、torch.bmm、torch.matmul进行了区分和讲解，同时给出了使用样例
torch 点乘-向量乘法
Python领域优质萌新学习笔记
06-04 1013
函数来计算两个一维张量的点乘（内积）。点乘操作会将两个一维张量按元素相乘，并返回一个标量（0维张量）作为结果。点乘操作要求两个张量具有相同的形状，并且都是一维张量。如果张量的形状不匹配，将会引发错误。在这个例子中，我们定义了两个一维张量。的对应元素相乘后的累加和。
[TensorFlow系列-12]：TensorFlow基础 - 张量线性运算（点乘、叉乘）
文火冰糖（王文兵）的博客
08-12 1万+
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：https://blog.youkuaiyun.com/HiWangWenBing 本文网址：https://blog.youkuaiyun.com/HiWangWenBing/article/details/119463478 目录 第1章 Tensor运算概述 1.1 概述 1.3 “in place“运算：不支持 1.4Tensor的广播机制: 不同维度的张量运算 1.5 环境准备 1.6 张量的线性代数运算 第2章 向量的点乘：tf.multiply(x, y） ...
torch.mul()——矩阵点乘运算
qq_50001789的博客
09-13 2万+
torch.mul() torch.mul(input, other, *, out=None) 输入：两个张量矩阵；输出：他们的点乘运算结果 用途： ①实现两个张量矩阵的点乘运算，可以实现广播功能(具体见案例代码)。 ②实现矩阵的数值乘法(一个常数k与矩阵做乘法，对应于广播机制) 注意： 若输入的两个矩阵形状不一致，则会通过广播功能进行数据扩充，然后再进行点乘 整数矩阵与浮点数矩阵做点乘，结果是浮点数矩阵 案例代码： ①普通点乘 import torch a=torch.tensor([[1,2,
一文整理5个Pytorch张量乘法函数
hottie_xiaomiao的博客
04-19 5763
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。
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weixin_45780075的博客
04-18 538
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]：PyTorch中张量乘法大全
Bin_Dut的博客
04-03 2331
在 PyTorch 中，有多种方法可以执行张量之间的乘法。两个矩阵相乘，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。()`对应位置的元素相乘，输入张量形状必须相同或。：对于具有更高维度的张量（点积），可以使用。换句话说，输入张量的形状应为。此外，第一个输入张量的。必须与第二个输入张量的。两个一维张量的点积。
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09-18
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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
Torch里的点乘与叉乘及其对应表达
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张量点积_学习笔记
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在读《Python深度学习》这本书的时候，学习到张量点积这一块。二维以内的张量（向量和矩阵）的点积完全和矩阵乘法相同，因此理解起来没什么困难。但是当张量维度更高的时候呢？原文是这么说的： 更一般地说，你可以对更高维的张量做点积，只要其形状匹配遵循与前面2D张量相同的原则： (a,b,c,d) . (d,) -> （a,b,c） (a,b,c,d) . (d,e) -> （a,b,c,e） 那么，当被点积的张量维度高于二维呢？ 先说结论： (a,b,c,d) . (e,f,g,h) 点
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05-03 801
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)
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12-19 1213
1.矩阵上标(1)ATT是transpose转置。(2)A-1-1是inverse逆矩阵。(3)A+①广义逆矩阵，是逆矩阵的推广，奇异矩阵(行列式为0的方阵)和非方阵，没有逆矩阵，但可以有伪逆矩阵。②广义逆定义：复矩阵Amxn，Xnxmdddd满足四个Moore-Penrose方程中的全部或部分，称X为A的广义逆矩阵。四个Moore-Penrose方程：1. AXA=A，2. XAX=X，3. (...
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`torch`是一个流行的深度学习库，它基于Python构建，并与CUDA高度兼容，用于快速处理张量（类似于NumPy数组）。矩阵点乘（也称为矩阵乘法或外积）在`torch`中通常通过`torch.mm()`、`.mm()`方法或`@`操作符来实现，对于二维张量来说，这是计算两个矩阵元素逐个相乘并求和的过程，相当于线性代数中的矩阵乘法。 例如，如果你有两个张量`A`和`B`，它们可以做点乘运算如下： ```python import torch # 假设 A 和 B 都是形状分别为 (m, n) 的二维张量 A = torch.randn((3, 4)) B = torch.randn((4, 5)) result = torch.mm(A, B) # 或者 A @ B ``` 这个操作会返回一个新的张量，其形状为`(m, 5)`，对应于原矩阵的行向量和列向量的组合。
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