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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。
顾名思义, 就是两个batch矩阵乘法.
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
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。
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站长博客。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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