torch.bmm 批量矩阵相乘 与矩阵相乘torch.matmul()

最新推荐文章于 2025-03-13 23:55:42 发布
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分类专栏： pytorch
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/foneone/article/details/103876519
版权
java 并行 矩阵乘法_使用tensordot实现批量矩阵乘法
weixin_36450592的博客
02-27 231
我试图通过使用tensordot，dot和reshaping等来实现与np.matmul并行矩阵乘法相同的行为 .我正在将其翻译为使用的库没有支持并行乘法的matmul，只有dot和tensordot .另外，我想避免迭代第一维，并希望使用一组矩阵乘法和重新整形(希望尽可能多地使用BLAS / GPU运行，因为我有大量小矩阵并行计算) .这是一个例子：import numpy as npangle...
torch.mm、torch.bmm、torch.matmul
@bangbang的博客
11-22 570
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。
【PyTorch】torch.bmm() 函数：批量矩阵乘法
彬彬侠的博客
02-10 708
torch.bmm（batch matrix multiplication）是PyTorch中用于进行批量矩阵乘法的函数。该函数的作用是对多个矩阵进行批量乘法，它接受两个三维张量作为输入，返回一个三维张量，其中每个二维矩阵是两个输入张量中相应矩阵的乘积。在深度学习中，torch.bmm广泛应用于模型训练、卷积操作和时间序列处理等任务。
Pytorch: torch.bmm()批量矩阵运算
Ethan_Rich的博客
12-28 1278
torch.bmm函数是 PyTorch 中用于执行批量矩阵乘法（Batch Matrix-Matrix Multiplication）的函数。它的名字 "bmm" 表示 "batch matrix multiplication"。注意：torch.bmm()是不带广播机制的，也就说需按照矩阵运算机制。比如:[B,3,4]*[B,4,5]是可以的，而[B,3,2]*[B,8,5]是不可以的。
numpy batch矩阵乘法, einsum
长虹剑的专栏
12-25 2721
写程序遇到了类似 batch 相乘的问题, 而程序用的是 numpy 不是 torch, 本打算转为 torch 写突然想到有 einsum 函数, 于是马上就写出来了. 本来想做的事情为 for i in range(n): pts = lines[i] R = Rs[i] res.append( pts.dot(R.T) ) 简单来说就是有一堆点 两两一组, 每组乘以...
【Pytorch】进阶学习：实现矩阵乘法---torch.mul() 、 torch.mm() 和torch.matmul()的区别
m0_58477260的博客
04-15 3187
总结一下，torch.mm()和这三个函数的主要区别在于它们处理张量的方式和维度要求不同。执行的是元素级别的乘法，要求输入张量形状相同；torch.mm()执行的是标准的矩阵乘法，只适用于二维张量；而则提供了更广义的矩阵乘法，可以处理任意维度的张量，包括批量矩阵乘法。确保输入张量的形状符合函数的要求，否则可能会引发错误。对于矩阵乘法，需要注意矩阵的维度匹配问题，即第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。在进行批量矩阵乘法时，使用可以方便地处理多个矩阵的乘法运算。
torch.matmul和torch.bmm区别
taoqick的专栏
01-25 930
用torch.bmm也可以实现self_attention，参考。
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 2515
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
pytorch torch.matmul函数介绍
qq_27390023的博客
09-07 967
是 PyTorch 中用于进行矩阵乘法的函数。它可以执行两维矩阵、向量和更高维张量之间的乘法运算，支持的运算取决于输入张量的维度。
【python深度学习】——torch.einsum|torch.bmm
steptoward的博客
06-05 849
全称为: batch matrix-matrix product, 批量矩阵乘法, 适用于三维张量，其中第一维表示批量大小，第二维和第三维表示矩阵的行和列。
关于pytorch中部分矩阵乘法的总结（torch.mm,torch.mul,torch.matmul）
12-21
一、torch.mul 该乘法可简单理解为矩阵各位相乘，一个常见的例子为向量点乘，源码定义为torch.mul（input,other,out=None）。其中other可以为一个数也可以为一个张量，other为数即张量的数乘。 该函数可触发广播机制（broadcast）。 tensor1 = 2*torch.ones(1,4) tensor2 = 3*torch.ones(4,1) print(torch.mul(tensor1, tensor2)) #输出结果为： tensor([[6., 6., 6., 6.], [6., 6., 6., 6.], [6.
矩阵乘法三种方法（蛮力法、分治法、strassen）
XXXX的博客
03-27 4540
package algorithms; public class strassen { //创建一个随机数构成的nxn矩阵 public static int[][] initializationMatrix(int n){ int[][] result = new int[n][n];//创建一个nxn矩阵 for(int i = 0;i &l...
Python-矩阵乘法使用和理解
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
03-22 1220
1、结论 @操作符可以执行矩阵乘法操作，类似 torch.mm(), torch.bmm(), torch.matmul() ; *乘法操作可以执行元素乘法，使用方法类似 torch.mul() 2、使用和理解 点乘mul（元素乘） 对应点相乘，x.mul(y) ，即点乘操作，点乘不求和操作，又可以叫作Hadamard product，官方手册参考；点乘再求和就是点积dot，即为卷积。 >>> a = torch.Tensor([[1,2], [3,4], [5, 6]]) &
掌握 PyTorch 张量乘法：八个关键函数与应用场景对比解析
deephub
08-13 4930
(矩阵乘法)功能：执行矩阵乘法，支持二维矩阵、批量矩阵乘法、高维张量乘法。应用：广泛用于神经网络中的矩阵运算，如全连接层的计算。torch.mm(矩阵乘法)功能：专门用于二维张量（矩阵）之间的乘法，不支持广播和高维张量。应用：适用于明确为二维矩阵的乘法操作，性能高效。torch.bmm(批次矩阵乘法)功能：对三维张量进行批次矩阵乘法，适用于批量处理的场景。应用：常用于深度学习中的批量数据处理和图神经网络中的邻接矩阵计算。torch.mul(元素级乘法)功能。
Pytorch中矩阵乘法使用及案例
Iawfy22的博客
03-13 653
Pytorch中矩阵乘法的使用以及使用案例
Torch中的矩阵相乘分类
张小白的博客
01-18 9622
矩阵相乘在torch中的几种情况 1、矩阵逐元素(Element-wise)乘法 torch.mul(mat1, other) mat和other可以是标量也可以是任意维度的矩阵，只要满足最终相乘是可以broadcast的即可,即该操作是支持broadcast操作的。只要mat1与other满足broadcast条件，就可可以进行逐元素相乘 。 # 生成指定张量 c = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5 ,6]]) print(c.shape) # 2*3 print(c)
torch.matmul()和torch.bmm()区别
记录学习笔记
12-29 362
共同点 torch.matmul() 和 torch.bmm() 都是进行矩阵乘法的函数，但是他们又有很多不同 区别 特性 torch.matmul() torch.bmm() 支持的维度 支持 1D、2D、3D 或更高维张量 仅支持 3D 张量（批量矩阵的乘法） 广播机制 支持广播机制，可处理形状不同的张量 不支持广播，输入维度必须严格匹配 功能灵活性 灵活多用，适合动态维度的张量 专用于批量矩阵乘法 性能 在 3D 场景下，与 bmm 性能接近 专门为 3D 设计，稍快
Pytorch基本用法 乘法函数详解：5个张量乘法function
kkkkkkkai_的博客
04-04 1769
重点：bmm不会进行广播操作，它严格要求两个张量均为三维张量，且第0维大小相等（表示有多少个矩阵），其他两维满足矩阵乘法约束。即，假设两个张量分别为a、b，要求a.size()[0]=b.size()[0]且a.size()[-1]==b.size()[1]。即，假设两个张量分别为a、b，要求a.size()[1]=b.size()[0]。，维度变为[1,k]，然后再进行矩阵乘法，获得维度为[1,p]的张量，然后再。，维度变为[n,1]，然后再执行矩阵乘法，获得维度为[k,1]的张量，最后再。
PyTorch中矩阵（二维张量）的线性代数运算
qq_44289607的博客
01-28 3438
1 矩阵的形变及特殊矩阵的构造方法 矩阵的形变其实就是二维张量的形变方法，在此基础上本节将补充转置的基本方法。实际线性代数运算过程中，一些特殊矩阵，如单位矩阵、对角矩阵等相关创建方法如下： 注：t1为一个矩阵，则 torch.t(t1) 与 t1.t()等效。 2 矩阵的基本运算 矩阵不同于普通的二维数组，其具备一定的线性代数含义，而这些特殊的性质，其实就主要体现在矩阵的基本运算上。常见的矩阵基...
tf.matmul torch.bmm
最新发布
03-19
### TensorFlow `tf.matmul` 和 PyTorch `torch.bmm` 的区别与用法 #### 基本定义 TensorFlow 中的 `tf.matmul` 是用于矩阵乘法的操作，支持两个二维张量或多维张量之间的矩阵相乘。而 PyTorch 中的 `torch.bmm` 则专门针对三维张量设计，表示批量矩阵乘法 (Batch Matrix Multiplication)[^1]。 #### 输入维度的要求 对于 `tf.matmul` 来说，如果输入的是多于两维的张量，则会将最后两维视为矩阵并执行逐批矩阵乘法操作。其余前置维度会被视作批次大小的一部分处理[^2]。 而在 PyTorch 中，`torch.bmm` 明确要求输入必须是三个维度 `(batch_size, n, m)` 和 `(batch_size, m, p)` 形式的张量，并返回形状为 `(batch_size, n, p)` 的结果[^3]。 #### 性能优化方面 由于 `torch.bmm` 更加专注于特定场景下的高效实现——即当数据集包含多个独立的小型矩阵时可以更有效地利用硬件资源完成计算任务；相比之下，虽然 `tf.matmul` 同样能够胜任此类工作负载但它可能不会像前者那样特别针对某些情况做出额外性能上的考量。 以下是两者的一个简单对比代码示例： ```python import tensorflow as tf import torch # Example using TensorFlow's matmul a_tf = tf.random.uniform((5, 3, 4)) # Batch size of 5, matrices are 3x4 b_tf = tf.random.uniform((5, 4, 6)) # Batch size of 5, matrices are 4x6 result_tf = tf.matmul(a_tf, b_tf) # Result will have shape (5, 3, 6) print("Result from TF:", result_tf.shape) # Equivalent operation in PyTorch with bmm a_pt = torch.rand(5, 3, 4) # Same dimensions but now tensors b_pt = torch.rand(5, 4, 6) result_pt = torch.bmm(a_pt, b_pt) # Also results in a tensor shaped (5, 3, 6) print("Result from PT:", result_pt.size()) ``` 通过以上例子可以看出，在相同逻辑下两种框架提供了相似功能但各有侧重之处。 #### 使用注意事项 需要注意的一点是在实际应用过程中要确保所使用的库版本兼容以及正确设置设备环境（CPU/GPU），因为这可能会显著影响最终程序运行效率甚至可能导致错误发生。
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