mm,bmm和matmul的区别

最新推荐文章于 2024-07-09 16:55:46 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch
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版权
torch.matmul和torch.bmm区别
taoqick的专栏
01-25 903
用torch.bmm也可以实现self_attention，参考。
torch.mm、torch.bmm、torch.matmul
最新发布
@bangbang的博客
11-22 544
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。
mm-bmm-matmul的区别
qq_43477218的博客
03-07 556
文章目录mm-bmm-matmul的区别torch.mmtorch.bmmtorch.matmul1D * 1D1D * 2D2D * 1D1D * 多D多D * 1D3D * 3D mm-bmm-matmul的区别 三者都是用于计算torch的计算方法！ torch.mm 用于计算2D矩阵tensor的叉积。（注意必须是2D的tensor才能用于mm计算） x = torch.tensor([[1,2,3]]) y = torch.tensor([[1,2,3,4],
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。
torch.bmm() 与 torch.matmul()
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越努力 越幸运
01-07 4万+
torch.bmm() torch.matmul() torch.bmm()强制规定维度和大小相同 torch.matmul()没有强制规定维度和大小，可以用利用广播机制进行不同维度的相乘操作 当进行操作的两个tensor都是3D时，两者等同。 torch.bmm() 官网：https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#torch.bmm t...
bmm和matmul的区别
qq_43949166的博客
07-09 617
强大的多借助广播机制，1维、2维、3维、4维的张量都行。进行批量矩阵乘法，输入的张量只能是3维的。
torch.matmul和torch.mm和*区别
Lison_Zhu's Blog
11-26 3279
torch.matmul和*
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 2466
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
torch.bmm()和torch.matmul()
09-09
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 ...
torch.cat｜torch.mul, torch.mm, torch.matmul｜torch.sum_CodingPark编程公园
CodingPark 编程公园
04-22 421
@拼接 @矩阵相乘 @加法
torch.mul、matmul、mm、bmm的区别
chw1234567的博客
04-29 733
torch.mul torch.mul(input, value, out=None) 参数 描述 input (Tensor) 输入张量 value (Number) 乘到每个元素的数 out (Tensor) 可选，输出张量 torch.mul(input, other, out=None) 参数 描述 input (Tensor) 第一个相乘张量 other (Tensor) 第二个相乘张量 out (Tensor) 可选，输出张量 torch.
pytorch--matmul、mm和bmm的区别
彭伟的博客
07-09 1万+
...
pytorch中的各种乘法：mul,dot,mv,mm,matmul,*,@,enisum
u013521169的博客
05-16 877
pytorch中的各种乘法运算
pytorch matmul和mm和bmm区别
Leokb24的博客
05-08 2万+
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), 而matmul可以进行张量乘法, 输入可以是高维. ...
Android编译中m、mm、mmm的区别
a1809032425的博客
08-03 6256
Android编译中m、mm、mmm的区别 m、mm、mmm命令可以让你只编译单独模块，而不用费大量的时间比编译整个Android系统。 要使用m、mm、mmm命令，需要在源码目录下执行如下命令。（点与build之间是有空格的） [java] view plaincopy .build/envsetup.sh 否则会提示命令找不到 [java] view plaincopy Nocommand'mmm'found,di...
torch.bmm() 与 torch.matmul()==＞张量的相乘运算
Drug discovery
06-26 1万+
torch.bmm()强制规定维度和大小相同 torch.matmul()没有强制规定维度和大小，可以用利用广播机制进行不同维度的相乘操作 当进行操作的两个tensor都是3D时，两者等同。 torch.bmm() 用法： torch.bmm(input,mat2,out=None)→ Tensor torch.bmm()是tensor中的一个相乘操作，类似于矩阵中的A*B。 参数： input，mat2：两个要进行相乘的tensor结构，两者必须是3D维度的，每个维度中的大小是...
【Pytorch】对比matual,mm和bmm函数
guofei_fly的博客
02-01 4584
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 ...
注意力机制（二）
咔咔响
10-25 1092
上两篇文章中，我们介绍了循环神经网络经典的应用结构自编码模型，以及其应对长序列问题的改进模型——带注意力机制的自编码模型。其本质都是通过一个Encoder和一个Decoder实现机器翻译、...
torch.bmm()和torch.matmul()函数的用法和区别，矩阵相乘
weixin_43918046的博客
10-04 5412
torch.bmm()和torch.matmul()都是矩阵乘法的运算函数，区别是，torch.matmul更强大。 两者都可以支持3维的矩阵运算，实际是第一维只是找下标，后面2维才是矩阵，然后对应做矩阵乘法。 import torch x = torch.rand(2,3,2) y = torch.rand(2,2,4) print('矩阵x:',x) print('矩阵y:',y) print('matmul运算：') print(torch.matmul(x,y)) print('bmm运算：')
bmm和matmul区别
06-03
BMM和MATMUL都是在TensorFlow等深度学习框架中用于矩阵乘法的函数，但它们在实现和使用方式上有一些区别。具体而言： - BMM表示批次矩阵乘法（Batch Matrix Multiplication），用于同时对多个矩阵进行乘法运算。它要求输入的两个张量的维度必须满足一定条件，如两个张量的最后两个维度必须相等等。BMM返回的张量的维度为输入张量的前面部分维度和最后一个维度的乘积。 - MATMUL表示矩阵乘法（Matrix Multiplication），用于两个矩阵的乘积运算。它要求输入的两个张量维度必须满足一定条件，如第一个张量的最后一个维度必须等于第二个张量的倒数第二个维度。MATMUL返回的张量的维度为输入张量的前面部分维度和最后两个维度的乘积。 因此，BMM和MATMUL的区别在于它们接受的张量形状的要求不同，以及返回的张量形状的要求不同。在实际使用中，应根据具体的需求选择合适的函数。
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