pytorch几种乘法的区别

原创 已于 2022-04-05 11:36:00 修改 · 2k 阅读 · 3 ·
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#deep learning #深度学习

于 2022-04-05 11:35:08 首次发布
本文详细介绍了PyTorch中torch.mul(), torch.mm(), torch.dot(), torch.mv()等函数的用法及区别。torch.mul()对应点乘，torch.mm()为矩阵乘法，torch.dot()用于向量的点积，torch.mv()处理矩阵和向量的乘法。此外，还提到了numpy的dot函数在向量乘法中的应用以及矩阵乘法、向量乘法的几何意义和线性代数概念。

pytorch几种乘法的区别

torch.mul()是矩阵的点乘，即对应的位相乘，要求shape一样, 返回的还是个矩阵
torch.mm()是矩阵正常的矩阵相乘，（a, b）* ( b, c ) = ( a, c )
torch.dot()类似于mul()，它是向量(即只能是一维的张量)的对应位相乘再求和，返回一个tensor数值
torch.mv()是矩阵和向量相乘，类似于torch.mm()

np.dot(x,y)

如果x,y都是一维张量,那么np.dot(x,y)是∑i=0mxiyi\sum_{i=0}^{m}x_i y_i∑i=0m​xi​yi​

矩阵乘和向量乘

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举例来说，如果你有一个256×256×3的数组（比如一张256x256像素的彩色图像，3表示颜色通道）和一个3的数组（表示每个颜色通道的缩放因子），那么这个小维度数组的形状会在最左边补1直到两个数组的维数相同，即小数组的形状会被视为1 ×1 × 3。这些运算包括但不限于加法、减法、乘法、除法、内积、外积、张量积、索引、切片以及各种变换等。继续上面的例子，1 ×1 × 3的数组在前两个维度上大小为1，会被扩展为与另一个数组在这些维度上的大小相同，即扩展为256×256×3。但利用广播，这个操作可以自动完成。
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