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PyTorch之torch.matmul函數(shù)的使用及說明

更新時間：2024年09月09日 10:06:22 作者：Midsummer-逐夢

PyTorch的torch.matmul是一個強(qiáng)大的矩陣乘法函數(shù)，支持不同維度張量的乘法運(yùn)算，包括廣播機(jī)制。提供了矩陣乘法的語法，參數(shù)說明，以及使用示例，幫助理解其應(yīng)用方式和乘法規(guī)則

一、簡介

torch.matmul 用于兩維或更高維張量的矩陣乘法操作。

它支持廣播機(jī)制，并且能夠處理不同形狀和維度的張量，適用于廣泛的應(yīng)用場景。

二、語法

torch.matmul 函數(shù)的基本語法如下：

torch.matmul(input, other, *, out=None)

三、參數(shù)

input：第一個輸入張量。
other：第二個輸入張量，與 input 進(jìn)行矩陣乘法。
out（可選）：存儲輸出結(jié)果的張量。

四、示例

下面通過幾個簡單的例子來演示 torch.matmul 的用法。

示例 1：二維矩陣乘法

import torch

# 創(chuàng)建兩個二維張量
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 使用 torch.matmul 進(jìn)行矩陣乘法
result = torch.matmul(a, b)
print(a)
print(b)
print("二維矩陣乘法結(jié)果：")
print(result)

輸出：

tensor([[1, 2],
[3, 4]])
tensor([[5, 6],
[7, 8]])
二維矩陣乘法結(jié)果：
tensor([[19, 22],
[43, 50]])

在這個例子中，torch.matmul 對兩個二維張量進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)的矩陣乘法。

示例 2：高維張量乘法

import torch
# 創(chuàng)建兩個高維張量
a = torch.randn(2, 3, 4)
b = torch.randn(2, 4, 5)

# 使用 torch.matmul 進(jìn)行高維張量乘法
result = torch.matmul(a, b)
print("高維張量乘法結(jié)果的形狀：")
print(result.shape)

輸出：

高維張量乘法結(jié)果的形狀：
torch.Size([2, 3, 5])

在這個例子中，torch.matmul 對兩個高維張量進(jìn)行了矩陣乘法，并且結(jié)果張量的形狀是 [2, 3, 5]，符合矩陣乘法的規(guī)則。

沒有了解過的童鞋可能對這里的乘法規(guī)則有所迷惑，因此解釋一下：對于高維（$\geq$3維度）矩陣乘法，只要保持最后兩個維（低二維）的矩陣滿足普通矩陣乘法規(guī)則，高維的各維度保持相等或?qū)?yīng)維度中有一個為1即可。

在這里第2維為（3，4）與（4，5）滿足普通矩陣乘法要求，然后高維相等直接對應(yīng)位置矩陣相乘即可。

下面的廣播機(jī)制是高維為1的情況，此時會觸發(fā)廣播機(jī)制完成高維矩陣的乘法。

示例 3：廣播機(jī)制

import torch
# 創(chuàng)建兩個可以廣播的張量
a = torch.randn(2, 3, 4)
b = torch.randn(4, 5)

# 使用 torch.matmul 進(jìn)行廣播機(jī)制的矩陣乘法
result = torch.matmul(a, b)
print("廣播機(jī)制下的矩陣乘法結(jié)果的形狀：")
print(result.shape)

輸出：