PyTorch 中的乘法：mul()、multiply()、matmul()、mm()、mv()、dot()

torch.mul()

函数功能：逐个对 input 和 other 中对应的元素相乘。

本操作支持广播，因此 input 和 other 均可以是张量或者数字

import torch
a = torch.randn((1,2))
b = torch.randn((2,1))
print(a,b)
torch.mul(a,b)

torch.multiply()

torch.mul() 的别称

torch.matmul()

matmul可以进行张量乘法, 输入可以是高维.

torch.dot()

函数功能：计算 input 和 output 的点乘，此函数要求 input 和 output 都必须是一维的张量（其 shape 属性中只有一个值）！并且要求两者元素个数相同！

import torch 

x = torch.Tensor([1,2])
y = torch.Tensor([3,4])
z = torch.dot(x,y)
z

torch.mm()

函数功能：实现线性代数中的矩阵乘法（matrix multiplication）：(n×m) × (m×p) = (n×p) 。

本函数不允许广播！

import torch
x = torch.randn((3,4))
y = torch.randn((4,5))
z = torch.mm(x,y)
z

torch.mv()

函数功能：实现矩阵和向量（matrix × vector）的乘法，要求 input 的形状为 n×m，output 为 torch.Size([m])的一维 tensor.

import torch
x = torch.randn((3,4))
y = torch.randn(4)
z = torch.mv(x,y)
z