torch.bmm 批量矩阵相乘 与矩阵相乘torch.matmul()

最新推荐文章于 2025-06-28 15:59:20 发布
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博客分享了PyTorch官方手册API的链接，具体为https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#torch.bmm ，方便开发者查阅相关信息。
深度学习批量矩阵乘法实战解析：torch.bmm
最新发布
ZJQ的博客
07-31 172
本文通过实例解析了PyTorch中批量矩阵乘法torch.bmm的实现原理。以2个样本、3个token、2维隐藏状态为例，演示了如何将当前层隐藏状态张量[batch_size, seq_len, hidden_dim]与事实关注向量[1,1,hidden_dim]进行批量点积计算。通过维度调整和广播机制实现高效计算，最终输出[batch_size, seq_len]的张量，其中每个元素代表对应token与关注向量的匹配程度。该操作为后续计算动态增强系数提供了基础，展现了深度学习模型中批量处理的高效性。
详解torch.mul、torch.mm、torch.bmm、torch.matmul
qq_51709869的博客
06-28 1500
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
【PyTorch】torch.bmm() 函数：批量矩阵乘法
彬彬侠的博客
02-10 953
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。
矩阵乘法@,dot,multiply,matmul的区别与使用
weixin_56251174的博客
11-02 1805
而np.matmul函数则更加灵活，它不仅支持标准矩阵乘法，还支持批量矩阵乘法。批量矩阵乘法通常用于处理多个输入矩阵的情况。在执行批量矩阵乘法时，np.matmul函数允许两个矩阵的形状不必完全相同，只要满足一定的要求即可。如果两个矩阵的数据类型不同，那么np.matmul函数会报错。使用np.dot函数进行矩阵乘法运算时，如果两个矩阵的数据类型不同，那么np.dot函数会将它们转换为相同的数据类型，然后再执行乘法运算。尤其是第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数必须相等，否则无法执行乘法运算。
Pytorch: torch.bmm()批量矩阵运算
Ethan_Rich的博客
12-28 1530
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 2781
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...
torch.mm、torch.bmm、torch.matmul
@bangbang的博客
11-22 729
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。
torch.matmul和torch.bmm区别
taoqick的专栏
01-25 1026
用torch.bmm也可以实现self_attention，参考。
【pytorch】torch.mm，torch.bmm以及torch.matmul的使用
热门推荐
安安爸Chris的专栏
08-19 3万+
torch.mm torch.mm是两个矩阵相乘，即两个二维的张量相乘 如下面的例子 mat1 = torch.randn(2,3) print("mat1=", mat1) mat2 = torch.randn(3,2) print("mat2=", mat2) mat3 = torch.mm(mat1, mat2) print("mat3=", mat3) 但是如果维度超过二维，则会报错。RuntimeError: self must be a matrix torch.bmm 它其实就是加了一
torch.bmm()和torch.matmul()函数的用法和区别，矩阵相乘
weixin_43918046的博客
10-04 5494
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：')
java 并行 矩阵乘法_使用tensordot实现批量矩阵乘法
weixin_36450592的博客
02-27 248
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...
【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 3435
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。
矩阵乘法三种方法（蛮力法、分治法、strassen）
XXXX的博客
03-27 4575
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 1365
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]]) &
Pytorch中矩阵乘法使用及案例
Iawfy22的博客
03-13 860
Pytorch中矩阵乘法的使用以及使用案例
【深度学习】爱因斯坦求和约定
不要只看终点，要享受攀登的过程。
08-23 2189
1. 介绍 爱因斯坦求和约定（Einstein summation convention）是爱因斯坦提出的一种简化数学表达的记号方法，尤其在张量运算中非常常见。这种约定可以让复杂的线性代数运算变得更加简洁明了。 1.1 基本概念 在传统的数学表达式中，当我们进行张量运算（例如矩阵乘法、内积等）时，通常会明确地写出求和符号（ ∑ ∑）。而在爱因斯坦求和约定中，省略了显式的求和符号，约定对于那些在表达式中重复出现的下标，会自动进行求和。 爱因斯坦求和约定的核心是：当一个表达式中同一个指标（下标或上标）在同一
[pytorch基础操作] 矩阵batch乘法大全(dot,* 和 mm,bmm,@,matmul)
ZhengrongYue的博客
04-15 1728
[pytorch基础操作] 矩阵batch乘法大全(dot,* 和 mm,bmm,@,matmul)
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 5093
(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矩阵乘法总结
weixin_42065178的博客
08-08 1万+
pytorch一共有5种乘法 *乘，element-wise乘法，支持broadcast操作 torch.mul()，和*乘完全一样 torch.mm()，矩阵叉乘，即对应元素相乘相加，不支持broadcast操作 torch.bmm()，三维矩阵乘法，一般用于mini-batch训练中 torch.matmul()，叉乘，支持broadcast操作 先定义下面的tensor（本文不展示print结果）： import torch tensorA_2x3 = torch.tensor( [[1
tf.matmul torch.bmm
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...
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