Pytorch 中 matmul 廣播方式

一、兩個(gè) 1 維，向量?jī)?nèi)積

a = torch.ones(3) b = torch.ones(3) print(torch.matmul(a,b)) # tensor(3.)

二、兩個(gè) 2 維，矩陣相乘

a = torch.ones(3,4) b= torch.ones(4,3) print(torch.matmul(a,b)) # tensor([[4., 4., 4.], # [4., 4., 4.], # [4., 4., 4.]])

三、一個(gè) 1 維，二個(gè) 2 維，矩陣和向量相乘

注意：相靠近的那個(gè)維數(shù)要相同，比如（7）和（7,8,5)，又比如（7,8,5）和（5）

a = torch.ones(3) b= torch.ones(3,4) print(torch.matmul(a,b)) # tensor([3., 3., 3., 3.])a = torch.ones(3,4) b = torch.ones(4) print(torch.matmul(a,b)) # tensor([4., 4., 4.])

四、高維情況

注意：兩個(gè)都高于 2 維，那么除掉最后兩個(gè)維度外（最后兩個(gè)維度滿足矩陣乘法，即(m,k)*(k,n)），剩下的滿足廣播機(jī)制

a=torch.ones(5,3,4,1) b=torch.ones( 3,1,1) print(torch.matmul(a,b))

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Pytorch 中 matmul 广播的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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