pytorch 张量的乘积和矩阵乘法

pytorch 张量的乘积和矩阵乘法

张量的乘积( tensor 维度需要一致，对应 位置 元素相乘 )

tensor = torch.ones(4,4)
tensor[:,1] = 2
print('tensor:')
print(tensor)

# 逐个元素相乘结果
print(f"tensor.mul(tensor): \n {tensor.mul(tensor)} \n")
# 等价写法:
print(f"tensor * tensor: \n {tensor * tensor}")


  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
 

输出：

tensor:
tensor([[1., 2., 1., 1.],
        [1., 2., 1., 1.],
        [1., 2., 1., 1.],
        [1., 2., 1., 1.]])
tensor.mul(tensor): 
 tensor([[1., 4., 1., 1.],
        [1., 4., 1., 1.],
        [1., 4., 1., 1.],
        [1., 4., 1., 1.]]) 

tensor * tensor: 
 tensor([[1., 4., 1., 1.],
        [1., 4., 1., 1.],
        [1., 4., 1., 1.],
        [1., 4., 1., 1.]])

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
  
11
  
12
  
13
  
14
  
15
  
16
 

矩阵乘法（tensor 维度需要一致）

tensor = torch.ones(4,4)
tensor[:,1] = 2
print('tensor:')
print(tensor)

print(f"tensor.matmul(tensor.T): \n {tensor.matmul(tensor.T)} \n")
# 等价写法:
print(f"tensor @ tensor.T: \n {tensor @ tensor.T}")

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
 

输出：

tensor:
tensor([[1., 2., 1., 1.],
        [1., 2., 1., 1.],
        [1., 2., 1., 1.],
        [1., 2., 1., 1.]])
tensor.matmul(tensor.T): 
 tensor([[7., 7., 7., 7.],
        [7., 7., 7., 7.],
        [7., 7., 7., 7.],
        [7., 7., 7., 7.]]) 

tensor @ tensor.T: 
 tensor([[7., 7., 7., 7.],
        [7., 7., 7., 7.],
        [7., 7., 7., 7.],
        [7., 7., 7., 7.]])

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
  
11
  
12
  
13
  
14
  
15
  
16
 

文章来源: positive.blog.csdn.net，作者：墨理学AI，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：positive.blog.csdn.net/article/details/113744587