torch.matmul与python内置@运算符进行矩阵乘法的差异
torch.matmul与Python内置@运算符进行矩阵乘法的差异在于以下几个方面：
- 功能：torch.matmul是PyTorch库中的函数，用于执行两个张量的矩阵乘法操作。它可以处理高维张量的矩阵乘法，并支持广播机制。而Python内置的@运算符也可以执行矩阵乘法，但只适用于二维数组。
- 广播机制：torch.matmul支持广播机制，可以在执行矩阵乘法之前自动调整输入张量的形状，以满足乘法操作的要求。这使得在处理不同形状的张量时更加方便。而Python内置的@运算符不支持广播机制，要求两个输入数组的形状必须匹配。
- 数据类型：torch.matmul可以处理不同数据类型的张量，例如浮点型、整型等。它会根据输入张量的数据类型自动选择适当的乘法算法。而Python内置的@运算符只能处理具有相同数据类型的数组。
- 可扩展性：torch.matmul可以处理更高维度的张量，例如三维、四维等。它可以在多个维度上执行矩阵乘法，并返回相应的结果。而Python内置的@运算符只适用于二维数组的矩阵乘法。
综上所述，torch.matmul相比于Python内置的@运算符在功能、广播机制、数据类型和可扩展性方面更加强大和灵活。在使用PyTorch进行深度学习等任务时，推荐使用torch.matmul进行矩阵乘法操作。
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4回答
对于numpy，我可以这样做一个简单的矩阵乘法：
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是，这不适用于PyTorch：
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误：
RuntimeError:一维张量，但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法？
浏览 9提问于2017-06-13得票数 84
回答已采纳
在PyTorch中有两个张量，z是形状(n_samples, n_features, n_views)的三维张量，其中n_samples是数据集中的样本数，n_features是每个样本的特征数，n_views是描述相同(n_samples, n_features)特征矩阵的不同视图数，但与其他值相同。
我有另一个二维张量b，形状为(n_samples, n_views)，它的目的是在不同的视图中重新描述样本的所有特征。换句话说，它封装了同一个示例每个视图的特性的重要性。例如：
import torch
z = torch.Tensor(([[2,3], [1,1], [4,5]],
浏览 0提问于2021-06-07得票数 2
回答已采纳
在阅读了pytorch文档之后，我仍然需要帮助来理解torch.mm、torch.matmul和torch.mul之间的区别。由于我不完全理解它们，所以我无法简明地解释这一点。
B = torch.tensor([[ 1.1207],
[-0.3137],
[ 0.0700],
[ 0.8378]])
C = torch.tensor([[ 0.5146, 0.1216, -0.5244, 2.2382]])
print(torch.mul(B,C))
print(torch.matmul(B,C))
print(torch.mm(B
浏览 5提问于2022-10-02得票数 2
4回答
假设我们有一个3D PyTorch张量，其中第一个维度表示batch_size，如下所示：
import torch
import torch.nn as nn
x = torch.randn(32, 100, 25)
也就是说，对于每个i，x[i]是一组100个25维向量。我想为每个批次项目计算这些向量的相似度(例如，余弦相似度--但通常是任何这样的成对距离/相似度矩阵)。
也就是说，对于每个x[i]，我需要计算一个[100, 100]矩阵，该矩阵将包含上述向量的成对相似性。更具体地说，对于所有t=1, ..., batch_size，此矩阵的(i，j)-th元素应包含第( 100x25)
浏览 32提问于2020-03-01得票数 4
这似乎是一个基本的问题，但我无法解决。
在神经网络的前通过中，我有一个形状为8x3x3的输出张量，其中8是我的批次大小。我们可以假定每个3x3张量都是一个非奇异矩阵。我需要找到这些矩阵的逆。PyTorch 函数仅适用于方阵。既然我现在有8x3x3，如何以可微的方式将此函数应用于批处理中的每个矩阵？
如果我迭代这些示例并将逆附加到python列表中，然后将其转换为PyTorch张量，那么它是否会在备份期间出现问题呢？(我的问题是，因为将PyTorch张量转换为numpy来执行一些操作，然后返回到张量，就不会在支持这些操作时计算梯度)。
当我尝试做类似的事情时，我也会得到以下错误。
a = tor
浏览 23提问于2017-10-05得票数 10
2回答
我在学习神经网络。
下面是完整的代码：
当我转换特性时，我得到以下输出：
import torch
def activation(x):
return 1/(1+torch.exp(-x))
### Generate some data
torch.manual_seed(7) # Set the random seed so things are predictable
# Features are 5 random normal variables
features = torch.randn((1, 5))
# True weights for our data, rando
浏览 1提问于2020-07-21得票数 3
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智能联想的使用示例呢？详见API/SDK使用？？ 没有啊，示例代码也没有
标题：智能联想 - 云搜 - 文档首页 - 腾讯云文档平台 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/270/1201
浏览 426提问于2018-03-13
1回答
我正在尝试将两个numpy数组相乘作为矩阵。我期望如果A是n x m矩阵，B是m x p矩阵，那么A*B将生成n x p矩阵。
此代码创建一个5x3矩阵和一个3x1矩阵，正如shape属性所验证的那样。我小心翼翼地在二维中创建这两个数组。最后一行执行乘法，我期望得到一个5x1矩阵。
A = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3],[4,4,4],[5,5,5]])
print(A)
print(A.shape)
B = np.array([[2],[3],[4]])
print(B)
print(B.shape)
print(A*B)
结果
[[1 1 1]
[2
浏览 10提问于2018-02-06得票数 1
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我对python相当陌生，对numpy来说也很新鲜。我意识到，使用numpy，我可以在所有配置中将数组相乘:行*列、列*行、列*列、行*行。
什么意思？我认为这是矩阵乘法，唯一合法的是行*列，或列*行，结果是零维或二维。我和这次行动搞混了。
浏览 2提问于2014-02-28得票数 4
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我试图找出一种使用numpy以尽可能高效的方式执行以下代数的方法：
给定三维矩阵/张量，A，具有形状(n, m, p)，二维矩阵/张量，B，与形状(n, p)，计算C_ij = sum_over_k (A_ijk * B_ik)，其中产生的矩阵C将有维数(n，m)。
我试过两种方法。一种是遍历第一维，每次计算一个规则的点积。另一种方法是用np.tensordot(A, B.T)计算形状(n, m, n)的计算结果，然后沿1维和3维取对角线单元。这两种方法如下所示。
第一种方法：
C = np.zeros((n,m))
for i in range(n):
C[i] = np.dot(A
浏览 0提问于2019-09-07得票数 1
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我试图理解python乘法运算符。我总是假设它在执行以下操作时执行了一个点积
a * b
然而，下面的例子显示，产生了不同的形状。
a = np.random.random((3, 3))
b = np.array([1,0,1])
乘法运算符：
(a*b).shape
(3, 3)
Numpy点产品：
np.dot(a,b).shape
(3,)
乘法运算符在做什么数学运算？
浏览 1提问于2019-10-23得票数 0
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2回答
我试图以以下方式将一些4维数组(块矩阵)相乘：
其中C有形状(50,50,12,6)，Q有形状(50,50,12,12)，R有形状(50,50,6,6)，
我想知道我应该如何选择正确的轴来执行张量产品？我尝试以下列方式制作矩阵产品：
H = np.tensordot(C_block.T,Q_block) @ C_block
但是返回一个值错误：
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Trace
浏览 21提问于2022-05-26得票数 1
3回答
我刚刚开始使用numpy，我对如何使用数组感到困惑。我在numpy数组上看到了几个堆栈溢出的答案，但它们都涉及如何获得所需的结果(我知道如何做到这一点，我只是不知道为什么需要这样做)。我已经看到的共识是，数组比矩阵更好，因为它们是一个更基本的类，限制更少。我知道你可以转换一个数组，这对我来说意味着行和列之间是有区别的，但是乘法规则都会产生错误的输出(与我所期望的相比)。
下面是我与输出一起编写的测试代码：
a = numpy.array([1,2,3,4])
print(a)
>>> [1 2 3 4]
print(a.T) # Transpose
>
浏览 3提问于2016-02-07得票数 5
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6回答
在scipy中，我们可以使用scipy.sparse.lil_matrix()等构造一个稀疏矩阵，但是这个矩阵是二维的。
我想知道Python中是否有用于稀疏3d矩阵/数组(张量)的现有数据结构？
附注：我在3d中有很多稀疏数据，需要一个张量来存储/执行乘法。如果没有现有的数据结构，有什么建议来实现这样的张量吗？
浏览 1提问于2011-10-07得票数 82
2回答
在科学计算中，我经常想做向量乘法，比如
a x b^T
a和b是行向量，b^T是向量的转置。因此，如果a和b为n，1和m，1，则生成的矩阵为n，m形。
有一种很好的、直接的方法来写这个乘法在numpy中吗？
示例：
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6,7])
手动添加轴可以：
a[:,np.newaxis] @ b[np.newaxis,:]
并给出了正确的结果：
[[ 4 5 6 7]
[ 8 10 12 14]
[12 15 18 21]]
爱因斯坦表示法可能是另一种方式，但还是有点奇怪。
np.einsum('a,b-&g
浏览 0提问于2018-05-15得票数 3
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3回答
假设我有Numpy数组p和一个稀疏矩阵q，这样
>>> p.shape
(10,)
>>> q.shape
(10,100)
我想做一个p和q的点乘积。当我尝试使用numpy时，我得到以下结果：
>>> np.dot(p,q)
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python2.7/dist packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2883, in run_code
exec(co
浏览 4提问于2015-06-25得票数 1
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4回答
不同形状NumPy数组的元素乘法
、、、、
当我使用numpy.multiply(a,b)将numpy数组与形状(2, 1),(2,)相乘时，我得到一个2乘2的矩阵。但我想要的是基于元素的乘法。
我不熟悉numpy的规则。有人能解释一下这里发生了什么吗？
浏览 0提问于2018-07-15得票数 0
3回答
我对矩阵数学很陌生。下面是4x4矩阵中的旋转。它很丑，所以有人能建议我如何清理这个问题吗？
我不想给MultiplyTwoMatrixes打两次电话。将3x3矩阵复制到最后的4x4矩阵的更好方法也会很好。
void MultiplyTwoMatrixes(float aMatrix[9], float bMatrix[9], float product[9])
{
for (int i = 0; i < 3; i++)
{
for (int j = 0; j < 3; j++)
{
product[j + i
浏览 0提问于2015-10-09得票数 3
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2回答
考虑以下代码：
X = np.array([[1,1,1],
[2,2,2],
[3,3,3],
[4,4,4]]) # shape of (4,3)
print("Matrix X is:\n", X)
print("\n --------- TEST 1 ---------\n")
W = np.array([1,2,3]) # 1D array (row)
print("W is:", W)
print("X * W is:\n", X*W)
浏览 12提问于2020-04-09得票数 0
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在tensorflow中，有用于进位和矩阵乘法的很好的函数，但是在查看文档之后，我找不到任何内部函数来获取两个张量的外部乘积，即由小张量元素的所有可能乘积(如numpy.outer)生成更大的张量：
v_{i,j} = x_i*h_j
或
M_{ij,kl} = A_{ij}*B_{kl}
tensorflow有这样的功能吗？
浏览 5提问于2015-11-22得票数 19
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