PyTorch 對應(yīng)點(diǎn)相乘、矩陣相乘實(shí)例
一,對應(yīng)點(diǎn)相乘,x.mul(y) ,即點(diǎn)乘操作,點(diǎn)乘不求和操作,又可以叫作Hadamard product;點(diǎn)乘再求和,即為卷積
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,矩陣相乘,x.mm(y) , 矩陣大小需滿足: (i, n)x(n, j)
tensor
Out[31]:
tensor([[ 1., 2.],
[ 3., 4.],
[ 5., 6.]])
tensor.mm(tensor.t()) # t()是轉(zhuǎn)置
Out[30]:
tensor([[ 5., 11., 17.],
[ 11., 25., 39.],
[ 17., 39., 61.]])
以上這篇(標(biāo)題)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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