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详解torch.Tensor的4种乘法
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2020-09-16
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主要介绍了详解torch.Tensor的4种乘法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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详解详解torch.Tensor的的4种乘法种乘法
主要介绍了详解torch.Tensor的4种乘法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定
的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
torch.Tensor有4种常见的乘法:*, torch.mul, torch.mm, torch.matmul. 本文抛砖引玉,简单叙述一下这4种乘法的区别,具体
使用还是要参照官方文档。
点乘点乘
a与b做*乘法,原则是如果a与b的size不同,则以某种方式将a或b进行复制,使得复制后的a和b的size相同,然后再将a和b
做element-wise的乘法的乘法。
下面以*标量和*一维向量为例展示上述过程。
* 标量标量
Tensor与标量k做*乘法的结果是Tensor的每个元素乘以k(相当于把k复制成与lhs大小相同,元素全为k的Tensor).
>>> a = torch.ones(3,4)
>>> a
tensor([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
>>> a * 2
tensor([[2., 2., 2., 2.],
[2., 2., 2., 2.],
[2., 2., 2., 2.]])
* 一维向量一维向量
Tensor与行向量做*乘法的结果是每列乘以行向量对应列的值(相当于把行向量的行复制,成为与lhs维度相同的Tensor). 注
意此时要求Tensor的列数与行向量的列数相等。
>>> a = torch.ones(3,4)
>>> a
tensor([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
>>> b = torch.Tensor([1,2,3,4])
>>> b
tensor([1., 2., 3., 4.])
>>> a * b
tensor([[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]])
Tensor与列向量做*乘法的结果是每行乘以列向量对应行的值(相当于把列向量的列复制,成为与lhs维度相同的Tensor). 注
意此时要求Tensor的行数与列向量的行数相等。
>>> a = torch.ones(3,4)
>>> a
tensor([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
>>> b = torch.Tensor([1,2,3]).reshape((3,1))
>>> b
tensor([[1.],
[2.],
[3.]])
>>> a * b
tensor([[1., 1., 1., 1.],
[2., 2., 2., 2.],
[3., 3., 3., 3.]])
* 矩阵矩阵
经Arsmart在评论区提醒,增补一个矩阵 * 矩阵的例子,感谢Arsmart的热心评论!
如果两个二维矩阵A与B做点积A * B,则要求A与B的维度完全相同,即A的行数=B的行数,A的列数=B的列数
>>> a = torch.tensor([[1, 2], [2, 3]])
>>> a * a
tensor([[1, 4],
[4, 9]])
weixin_38740201
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