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pytorch matmul和mm,bmm差别 pytorch中的matmul与mm,bmm区别说明

Leokb24   2021-05-13 我要评论
想了解pytorch中的matmul与mm,bmm区别说明的相关内容吗,Leokb24在本文为您仔细讲解pytorch matmul和mm,bmm差别的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:pytorch,matmul,mm,bmm,下面大家一起来学习吧。

pytorch中matmul和mm和bmm区别 matmulmmbmm结论

先看下官网上对这三个函数的介绍。

matmul

在这里插入图片描述

mm

在这里插入图片描述

bmm

顾名思义, 就是两个batch矩阵乘法.

在这里插入图片描述

结论

从官方文档可以看出

1、mm只能进行矩阵乘法,也就是输入的两个tensor维度只能是( n × m ) (n\times m)(n×m)和( m × p ) (m\times p)(m×p)

2、bmm是两个三维张量相乘, 两个输入tensor维度是( b × n × m ) (b\times n\times m)(b×n×m)和( b × m × p ) (b\times m\times p)(b×m×p), 第一维b代表batch size,输出为( b × n × p ) (b\times n \times p)(b×n×p)

3、matmul可以进行张量乘法, 输入可以是高维.

补充:torch中的几种乘法。torch.mm, torch.mul, torch.matmul

一、点乘

点乘都是broadcast的,可以用torch.mul(a, b)实现,也可以直接用*实现。

>>> a = torch.ones(3,4)
>>> a
tensor([[1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.]])
>>> b = torch.Tensor([1,2,3]).reshape((3,1))
>>> b
tensor([[1.],
        [2.],
        [3.]])
>>> torch.mul(a, b)
tensor([[1., 1., 1., 1.],
        [2., 2., 2., 2.],
        [3., 3., 3., 3.]])

当a, b维度不一致时,会自动填充到相同维度相点乘。

二、矩阵乘

矩阵相乘有torch.mm和torch.matmul两个函数。其中前一个是针对二维矩阵,后一个是高维。当torch.mm用于大于二维时将报错。

>>> a = torch.ones(3,4)
>>> b = torch.ones(4,2)
>>> torch.mm(a, b)
tensor([[4., 4.],
        [4., 4.],
        [4., 4.]])
>>> a = torch.ones(3,4)
>>> b = torch.ones(5,4,2)
>>> torch.matmul(a, b).shape
torch.Size([5, 3, 2])
>>> a = torch.ones(5,4,2)
>>> b = torch.ones(5,2,3)
>>> torch.matmul(a, b).shape
torch.Size([5, 4, 3])
>>> a = torch.ones(5,4,2)
>>> b = torch.ones(5,2,3)
>>> torch.matmul(b, a).shape
报错。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。


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