PyTorch基础乘法与神经网络功能
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torch.mul(a, b)表示对矩阵a与矩阵b进行逐元素相乘操作，其中a和b的维度需保持一致，运算后的输出矩阵维度与输入相同torch.mm(a, b)用于执行矩阵a与矩阵b之间的矩阵乘法运算，例如当a的维度为(1, 2)，而b的维度为(2, 3)时，最终得到的矩阵维度将为(1, 3)
以实例说明：
import torch
a = torch.rand(1, 4)
b = torch.rand(4, 3)
c = torch.rand(1, 3)
print(a,'\n',b,'\n',c)
ab = torch.mm(a, b)
abc = torch.mul(ab, c)
print("+"*10)
print(ab) # 返回1*3的tensor
print(abc) #返回1*3的tensor
tensor([[0.5638, 0.6036, 0.7021, 0.2039]]) 全部评论 (0)
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