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pytorch矩陣乘法的實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間：2023年11月26日 15:32:04   作者：幽影相隨  
本文主要介紹了pytorch矩陣乘法的實(shí)現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

torch.matmul

torch.matmul是PyTorch中執(zhí)行一般矩陣乘法的函數(shù)，它接受兩個(gè)矩陣作為輸入，并返回它們的乘積。它適用于任何兩個(gè)矩陣，無論是密集矩陣還是稀疏矩陣。

import torch  
  
# 創(chuàng)建兩個(gè) 2x2 矩陣  
mat1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])  
mat2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])  
  
# 使用torch.matmul進(jìn)行矩陣乘法  
result = torch.matmul(mat1, mat2)  
  
print(result)

torch.mm

torch.mm是PyTorch中用于密集矩陣乘法的函數(shù)。它接受兩個(gè)密集矩陣作為輸入，并返回它們的乘積。與torch.matmul相比，torch.mm在處理密集矩陣時(shí)具有更高的性能和更簡單的語法。

import torch  
  
# 創(chuàng)建兩個(gè) 2x2 矩陣  
mat1 = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])  
mat2 = torch.Tensor([[5, 6], [7, 8]])  
  
# 使用torch.mm進(jìn)行矩陣乘法  
result = torch.mm(mat1, mat2)  
  
print(result)

torch.spmm

torch.spmm是PyTorch中用于稀疏矩陣乘法的函數(shù)。它接受兩個(gè)稀疏矩陣作為輸入，并返回它們的乘積。與torch.matmul和torch.mm相比，torch.spmm更適用于處理包含大量零值元素的矩陣，因?yàn)樗梢杂行У靥幚硐∈杞Y(jié)構(gòu)并減少計(jì)算量。

import torch  
import torch.sparse_coo_tensor as coo_tensor  
  
# 創(chuàng)建兩個(gè)稀疏矩陣  
row_0 = [0, 1, 2]  
col_0 = [0, 2, 1]  
value_0 = [1, 2, 3]  
sparse_mat1 = coo_tensor.from_sparse((torch.tensor(row_0), torch.tensor(col_0), torch.tensor(value_0)))  
  
row_1 = [0, 2, 3]  
col_1 = [1, 0, 2]  
value_1 = [4, 5, 6]  
sparse_mat2 = coo_tensor.from_sparse((torch.tensor(row_1), torch.tensor(col_1), torch.tensor(value_1)))  
  
# 使用torch.spmm進(jìn)行矩陣乘法  
result = torch.spmm(sparse_mat1, sparse_mat2)  
  
print(result)

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