PyTorch疑难杂症第1期：深入解析torch.matmul()函数及其应用实践

目录

• • 一、函数的基本概念
    • 二、典型应用场景
    • • 2.1 两个一维数组之间的乘积计算
      • 2.2 两个二维矩阵之间的乘积计算
      • 2.3 一维数组与二维矩阵的乘积计算
      • 2.4 二维矩阵与一维数组的乘积计算
      • 2.5 其他相关运算方式

一、函数功能与应用解析

在PyTorch框架中，张量之间的乘法运算主要存在两种形式：

• 当需要对两个张量的对应元素进行相乘操作时，可借助torch.mul函数（或使用*运算符）完成；
• 若需实现两个张量之间的矩阵乘法，则可通过torch.matmul函数来达成；

torch.matmul(input, other) → Tensor
该函数用于执行两个输入张量input与other之间的矩阵乘积运算
【特别说明

二、常见用法

torch.matmul()作为一种张量连续相乘的操作，其功能与矩阵相乘类似。然而，该函数能够借助Python语言内置的广播机制，实现对维度不一致的张量结构进行相乘运算。这种特性也构成了它与torch.bmm()函数之间的主要差异。

2.1 两个一维向量的乘积运算

当两个张量均为一维结构时，将执行这两个向量的点积运算，并返回相应的计算结果：