pytorch常用的乘法运算以及相关的运算符(@、*）

最新推荐文章于 2025-04-07 13:25:11 发布

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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch

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本文详细介绍了PyTorch中的乘法运算，包括torch.mm、torch.bmm、torch.mul、torch.mv、torch.matmul以及@和*运算符的使用，涵盖了从矩阵乘法到点乘以及广播机制的应用。

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这里总结一下pytorch常用的乘法运算以及相关的运算符(@、*）。

总结放前面：

torch.mm : 用于两个矩阵（不包括向量）的乘法。如维度为(l,m)和(m,n)相乘

torch.bmm : 用于带batch的三维向量的乘法。如维度为(b,l,m)和(b,m,n)相乘

torch.mul : 用于两个同维度矩阵的逐像素点相乘（点乘）。如维度为(l,m)和(l,m)相乘

torch.mv : 用于矩阵和向量之间的乘法（矩阵在前，向量在后）。如维度为(l,m)和(m)相乘，结果的维度为(l)。

torch.matmul : 用于两个张量(后两维满足矩阵乘法的维度)相乘或者是矩阵与向量间的乘法，因为其具有广播机制(broadcasting，自动补充维度)。如维度为(b,l,m)和(b,m,n)；(l,m)和(b,m,n)；(b,c,l,m)和(b,c,m,n)；(l,m)和(m)相乘等。【其作用包含torch.mm、torch.bmm和torch.mv】

@运算符 : 其作用类似于torch.matmul。

*运算符 : 其作用类似于torch.mul。

1、torch.mm

import torch
a = torch.ones(1, 2)
print(a)
b = torch.ones(2, 3)
print(b)
output = torch.mm(a, b)
print(output)
print(output.size())
"""
tensor([[1., 1.]])
tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]])
tensor([[2., 2., 2.]])
torch.Size([1, 3])
"""

2、torch.bmm

a = torch.randn(2, 1, 2)
print(a)
b = torch.randn(2, 2, 3)
print(b)
output = torch.bmm(a, b)
print(output)
print(output.size())
"""
tensor([[[-0.1187,  0.2110]],

        [[ 0.7463, -0.6136]]])
tensor([[[-0.1186,  1.5565,  1.3662],
         [ 1.0199,  2.4644,  1.1630]],

        [[-1.9483, -1.6258, -0.4654],
         [-0.1424,  1.3892,  0.7559]]])
tensor([[[ 0.2293,  0.3352,  0.0832]],

        [[-1.3666, -2.0657, -0.8111]]])
torch.Size([2, 1, 3])
"""