【计算】pytorch-tensor的乘法运算

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对于一般的加减法运算使用+-号就可以，但对于矩阵的乘法分为点乘和矩阵乘，

本文讲解pytorch中的tensor的这两种乘法运算如何表示，及tensor中的乘法运算的注意事项

一、tensor的乘法运算  

本节讲解tensor的乘法运算及注意事项

1. tensor中乘法运算

tensor中乘法运算如下

import torch
x = torch.tensor( [[1, 2],[3, 4],[5,6]])   # 生成一个tensor数据x1
y1 = x @ x.T    # 矩阵乘法
y2 = x*x        # 元素对应相乘

注意事项：

需要特别注意的是，当tensor是二维矩阵时，一切如常，

当tensor是三维以上时，会默认第0维是数据批数，

import torch
x = torch.tensor([[[1, 2],[3, 4]],[[1, 2],[3, 4]]])
y = torch.tensor([[[1, 1],[2, 2]],[[1, 1],[2, 2]]])
print('x.shape:',x.shape)
print('y.shape:',y.shape)
print('x*y=',x*y)
print('x-y=',x-y)

结果如下

x.shape: torch.Size([2, 2, 2])
y.shape: torch.Size([2, 2, 2])
x*y= tensor([[[1, 2],
              [6, 8]],
         
             [[1, 2],
              [6, 8]]])
x-y= tensor([[[0, 1],
              [1, 2]],
              
              [[0, 1],
              [1, 2]]])

好了，以上就是在pytorch中如何计算tensor对象的乘法运算了~

 End