PyTorch如何实现对应点相乘、矩阵相乘-创新互联

这篇文章主要为大家展示了“PyTorch如何实现对应点相乘、矩阵相乘”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“PyTorch如何实现对应点相乘、矩阵相乘”这篇文章吧。

成都创新互联是一家专注于成都网站建设、成都网站制作与策划设计,界首网站建设哪家好?成都创新互联做网站,专注于网站建设10余年,网设计领域的专业建站公司;建站业务涵盖:界首等地区。界首做网站价格咨询:13518219792

一，对应点相乘，x.mul(y) ，即点乘操作，点乘不求和操作，又可以叫作Hadamard product；点乘再求和，即为卷积

data = [[1,2], [3,4], [5, 6]]
tensor = torch.FloatTensor(data)
 
tensor
Out[27]: 
tensor([[ 1., 2.],
    [ 3., 4.],
    [ 5., 6.]])
 
tensor.mul(tensor)
Out[28]: 
tensor([[ 1.,  4.],
    [ 9., 16.],
    [ 25., 36.]])

二，矩阵相乘，x.mm(y) ， 矩阵大小需满足： (i, n)x(n, j)

tensor
Out[31]: 
tensor([[ 1., 2.],
    [ 3., 4.],
    [ 5., 6.]])
 
tensor.mm(tensor.t()) # t()是转置
Out[30]: 
tensor([[ 5., 11., 17.],
    [ 11., 25., 39.],
    [ 17., 39., 61.]])

以上是“PyTorch如何实现对应点相乘、矩阵相乘”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

网页名称：PyTorch如何实现对应点相乘、矩阵相乘-创新互联
当前路径：http://6mz.cn/article/jjjce.html