Pytorch入门(番外)点乘与相乘

本文通过实例解析了PyTorch中矩阵乘法的正确实现方式,区分了点乘与矩阵乘法的不同,并展示了如何使用torch.mm()函数进行矩阵乘法运算。
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今天看到一行pytorch的代码

import torch
from torch.autograd import Variable

tensor = torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])          
variable = Variable(tensor, requires_grad=True) 
v_out = torch.mean(variable*variable)   

很理所当然的理解为两个矩阵相乘,但是打印输出看的时候觉得不对

tensor([[ 1.,  4.],
        [ 9., 16.]], grad_fn=<MulBackward0>)

这里明显做了一个点乘

那如何才能让这两个variable变量做矩阵的乘法呢

print(torch.mm(variable,variable))
tensor([[ 7., 10.],
        [15., 22.]], grad_fn=<MmBackward>)

嗯,这样就可以了

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