基于python及pytorch中乘法的使用詳解
更新時(shí)間：2019年12月27日 15:26:57 作者：_ReLU_
今天小編就為大家分享一篇基于python及pytorch中乘法的使用詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
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 : # 對(duì)應(yīng)位置相乘 np.array([[ 1, 0, 3], [ 4, 3, -4]]) A.dot(B) : # 矩陣乘法 ValueError: shapes (2,3) and (2,3) not aligned: 3 (dim 1) != 2 (dim 0) A.dot(C) : # 矩陣乘法 | < -- > np.dot(A, C) np.array([[-2, 2],[-2, 3]])
總結(jié) ： 在numpy中，*表示為兩個(gè)數(shù)組對(duì)應(yīng)位置相乘； dot表示兩個(gè)數(shù)組進(jìn)行矩陣乘法
pytorch中的乘法
A = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) B = torch.tensor([[1, 0, 1], [2, 1, -1]]) C = torch.tensor([[1, 0], [0, 1], [-1, 0]]) # 矩陣乘法 torch.mm(mat1, mat2, out=None) <--> torch.matmul(mat1, mat2, out=None) eg : torch.mm(A, B) : RuntimeError: size mismatch, m1: [2 x 3], m2: [2 x 3] torch.mm(A, C) : tensor([[-2, 2], [-2, 3]]) torch.matmul(A, C) : tensor([[-2, 2], [-2, 3]]) # 點(diǎn)乘 torch.mul(mat1, mat2, out=None) eg : torch.mul(A, B) : tensor([[ 1, 0, 3], [ 4, 3, -4]]) torch.mul(A, C) : RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 1
總結(jié) ： 在pytorch中，mul表示為兩個(gè)數(shù)組對(duì)應(yīng)位置相乘； mm和matmul表示兩個(gè)數(shù)組進(jìn)行矩陣乘法
以上這篇基于python及pytorch中乘法的使用詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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