标签:tensor mm torch 矩阵 print 向量 乘法
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总结- 文章来源:csdn:LawsonAbs
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- 如下代码可以在我的Github库中找到。
1.点乘
点乘:就是向量的各个元素对应相乘。
比如现在我们有两个向量,a=[2,3], b=[-1,3]
,则其点乘结果是:7。可以有两种方法来计算:
1.1 使用 dot()
方法
注意:这里的点乘并不是我们普通理解的那个向量乘法。
a = t.tensor([2, 3])
b = t.tensor([-1,3])
print(t.dot(a,b))
1.2 使用mm()
方法
mm方法适用于矩阵的乘法。我们可以将一个向量看作是一个简单的1*m
的矩阵,然后执行操作即可。代码如下:
"""2.使用tensor中的mm方法做向量乘法
01.mm 计算矩阵的乘法
02.这里是将向量转为一个矩阵,然后做乘法。实现dot做点乘的效果
"""
# a = t.tensor([1,2]) 这样并不是一个矩阵!!!只是一个类似list的tensor
a = t.tensor([[1,2]]) # 是一个矩阵
b = t.tensor([[2,3]]) # 是一个矩阵
b = t.transpose(b,0,1) # 转置后才有和a进行运算
print(a.shape,b.shape)
print(t.mm(a,b))
这里是引用
执行结果如下:
matmul()方法使用精解两个tensor的矩阵乘积。乘积的结果视tensor的维度而定:
- 如果两个的tensor都是1维的,那么点积结果(是一个标量)将会被返回
'''
matrix x vector
'''
tensor1 = t.randn(3, 4)
tensor2 = t.randn(4)
print(tensor1)
print(tensor2)
out = t.matmul(tensor1, tensor2)
print(out)
print(out.size())
2. *号计算乘法
- 如果两个tensor都是2维的,那么矩阵乘积结果将会被返回
- 如果第一个参数是1维的,第二个参数是2维的,那么为了矩阵乘法就会在第一个参数中追加一维。在矩阵乘法之后,追加的维度就会被移除。
- 高维矩阵相乘
2.1 使用*号做广播乘法
如下图所示:a,b
是两个不同维度的矩阵,直接使用*号后便做一个广播乘法,得到结果。右侧给出了计算过程。
标签:tensor,mm,torch,矩阵,print,向量,乘法 来源: https://blog.51cto.com/lawsonabs/3036497
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