pytorch中的matmul与mm,bmm区别说明

pytorch中matmul和mm和bmm区别 matmulmmbmm结论

先看下官网上对这三个函数的介绍。

matmul

mm

bmm

顾名思义, 就是两个batch矩阵乘法.

结论

从官方文档可以看出

1、mm只能进行矩阵乘法,也就是输入的两个tensor维度只能是( n × m ) (n\times m)(n×m)和( m × p ) (m\times p)(m×p)

2、bmm是两个三维张量相乘, 两个输入tensor维度是( b × n × m ) (b\times n\times m)(b×n×m)和( b × m × p ) (b\times m\times p)(b×m×p), 第一维b代表batch size，输出为( b × n × p ) (b\times n \times p)(b×n×p)

3、matmul可以进行张量乘法, 输入可以是高维.

补充：torch中的几种乘法。torch.mm, torch.mul, torch.matmul

一、点乘

点乘都是broadcast的，可以用torch.mul(a, b)实现，也可以直接用*实现。

>>> 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.]])
>>> torch.mul(a, b)
tensor([[1., 1., 1., 1.],
        [2., 2., 2., 2.],
        [3., 3., 3., 3.]])

当a, b维度不一致时，会自动填充到相同维度相点乘。

二、矩阵乘

矩阵相乘有torch.mm和torch.matmul两个函数。其中前一个是针对二维矩阵，后一个是高维。当torch.mm用于大于二维时将报错。

>>> a = torch.ones(3,4)
>>> b = torch.ones(4,2)
>>> torch.mm(a, b)
tensor([[4., 4.],
        [4., 4.],
        [4., 4.]])
>>> a = torch.ones(3,4)
>>> b = torch.ones(5,4,2)
>>> torch.matmul(a, b).shape
torch.Size([5, 3, 2])
>>> a = torch.ones(5,4,2)
>>> b = torch.ones(5,2,3)
>>> torch.matmul(a, b).shape
torch.Size([5, 4, 3])
>>> a = torch.ones(5,4,2)
>>> b = torch.ones(5,2,3)
>>> torch.matmul(b, a).shape
报错。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

赞 (0)

相关推荐

  • pytorch:torch.mm()和torch.matmul()的使用

    如下所示: torch.mm(mat1, mat2, out=None) → Tensor torch.matmul(mat1, mat2, out=None) → Tensor 对矩阵mat1和mat2进行相乘. 如果mat1 是一个n×m张量,mat2 是一个 m×p 张量,将会输出一个 n×p 张量out. 参数 : mat1 (Tensor) – 第一个相乘矩阵 mat2 (Tensor) – 第二个相乘矩阵 out (Tensor, optional) – 输出张量 代码示例: imp

  • 基于python及pytorch中乘法的使用详解

    numpy中的乘法 A = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) B = np.array([[1, 0, 1], [2, 1, -1]]) C = np.array([[1, 0], [0, 1], [-1, 0]]) A * B : # 对应位置相乘 np.array([[ 1, 0, 3], [ 4, 3, -4]]) A.dot(B) : # 矩阵乘法 ValueError: shapes (2,3) and (2,3) not aligned: 3 (dim

  • 关于tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别说明

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ flyfish # a # [[1, 2, 3], # [4, 5, 6]] a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], shape=[2, 3]) # b1 # [[ 7, 8], # [ 9, 10], # [11, 12]] b1 = tf.constant([7, 8, 9, 10, 11, 12], shape=[3, 2]) #b2 #[[ 7 8 9] # [10 11 12]] b2 = tf.constant

  • pytorch中的matmul与mm,bmm区别说明

    pytorch中的matmul与mm,bmm区别说明

    pytorch中matmul和mm和bmm区别 matmulmmbmm结论 先看下官网上对这三个函数的介绍. matmul mm bmm 顾名思义, 就是两个batch矩阵乘法. 结论 从官方文档可以看出 1.mm只能进行矩阵乘法,也就是输入的两个tensor维度只能是( n × m ) (n\times m)(n×m)和( m × p ) (m\times p)(m×p) 2.bmm是两个三维张量相乘, 两个输入tensor维度是( b × n × m ) (b\times n\times m

  • pytorch中.to(device) 和.cuda()的区别说明

    原理 .to(device) 可以指定CPU 或者GPU device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 单GPU或者CPU model.to(device) #如果是多GPU if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2]) model.to(

  • 在Pytorch中计算卷积方法的区别详解(conv2d的区别)

    在二维矩阵间的运算: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 对由多个特征平面组成的输入信号进行2D的卷积操作.详解 torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)

  • PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解

    PyTorch0.4中,.data 仍保留,但建议使用 .detach(), 区别在于 .data 返回和 x 的相同数据 tensor, 但不会加入到x的计算历史里,且require s_grad = False, 这样有些时候是不安全的, 因为 x.data 不能被 autograd 追踪求微分 . .detach() 返回相同数据的 tensor ,且 requires_grad=False ,但能通过 in-place 操作报告给 autograd 在进行反向传播的时候. 举例: ten

  • PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解

    PyTorch最近几年可谓大火.相比于TensorFlow,PyTorch对于Python初学者更为友好,更易上手. 众所周知,numpy作为Python中数据分析的专业第三方库,比Python自带的Math库速度更快.同样的,在PyTorch中,有一个类似于numpy的库,称为Tensor.Tensor自称为神经网络界的numpy. 一.numpy和Tensor二者对比 对比项 numpy Tensor 相同点 可以定义多维数组,进行切片.改变维度.数学运算等 可以定义多维数组,进行切片.改变

  • PyTorch中view()与 reshape()的区别详析

    PyTorch中view()与 reshape()的区别详析

    目录 前言 一.PyTorch中tensor的存储方式 1.PyTorch张量存储的底层原理 2.PyTorch张量的步长(stride)属性 二.对“视图(view)”字眼的理解 三.view() 和reshape() 的比较 1.对 torch.Tensor.view() 的理解 2.对 torch.reshape() 的理解 四.总结 前言 总之,两者都是用来重塑tensor的shape的.view只适合对满足连续性条件(contiguous)的tensor进行操作,而reshape同时还

  • pytorch中Tensor.to(device)和model.to(device)的区别及说明

    pytorch中Tensor.to(device)和model.to(device)的区别及说明

    目录 Tensor.to(device)和model.to(device)的区别 区别所在 举例 pytorch学习笔记--to(device)用法 这段代码到底有什么用呢? 为什么要在GPU上做运算呢? .cuda()和.to(device)的效果一样吗?为什么后者更好? 如果你有多个GPU Tensor.to(device)和model.to(device)的区别 区别所在 使用GPU训练的时候,需要将Module对象和Tensor类型的数据送入到device.通常会使用 to.(devic

  • PyTorch中Tensor和tensor的区别及说明

    PyTorch中Tensor和tensor的区别及说明

    目录 Tensor和tensor的区别 pytorch Tensor变形函数 Tensor的排序与取极值 Tensor与NumPy转换 Tensor和tensor的区别 本文列举的框架源码基于PyTorch1.0,交互语句在0.4.1上测试通过 import torch 在PyTorch中,Tensor和tensor都能用于生成新的张量: >>> a=torch.Tensor([1,2]) >>> a tensor([1., 2.]) >>> a=to

  • pytorch中常用的乘法运算及相关的运算符(@和*）

    pytorch中常用的乘法运算及相关的运算符(@和*）

    目录 前言 1.torch.mm 2.torch.bmm 3.torch.mul 4.torch.mv 5.torch.matmul 6.@运算符 7.*运算符 附:二维矩阵乘法 总结 前言 这里总结一下pytorch常用的乘法运算以及相关的运算符(@.*). 总结放前面: torch.mm : 用于两个矩阵(不包括向量)的乘法.如维度为(l,m)和(m,n)相乘 torch.bmm : 用于带batch的三维向量的乘法.如维度为(b,l,m)和(b,m,n)相乘 torch.mul : 用于两

随机推荐