torch.mul

torch.mul(input, value, out=None)

參數描述

input (Tensor)	輸入張量
value (Number)	乘到每個元素的數
out (Tensor)	可選，輸出張量

torch.mul(input, other, out=None)

參數描述

input (Tensor)	第一個相乘張量
other (Tensor)	第二個相乘張量
out (Tensor)	可選，輸出張量

torch.matmul

torch.matmul(input, other, out=None)

功能：
適用性最多的，能處理batch、廣播的矩陣：

1.如果第一個參數是一維，第二個是二維，那么給第一個提供一個維度
2.如果第一個是二維，第二個是一維，就是矩陣乘向量
3.帶有batch的情況，可保留batch計算
4.維度不同時，可先廣播，再batch計算

torch.mm

torch.mm(input, mat2, out=None)

處理二維矩陣的乘法，而且也只能處理二維矩陣，其他維度要用torch.matmul()。torch.mm(a, b)是矩陣a和b矩陣相乘，比如a的維度是(1, 2)，b的維度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩陣

torch.bmm

torch.bmm(input, mat2, out=None)
在mm的基礎上加入batch運算

總結

以上是生活随笔為你收集整理的torch.mul、matmul、mm、bmm的区别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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