PyTorch之torch.matmul函數(shù)的使用及說明
一、簡介
torch.matmul 用于兩維或更高維張量的矩陣乘法操作。
它支持廣播機(jī)制，并且能夠處理不同形狀和維度的張量，適用于廣泛的應(yīng)用場景。
二、語法
torch.matmul 函數(shù)的基本語法如下：
torch.matmul(input, other, *, out=None)
三、參數(shù)
input：第一個(gè)輸入張量。other：第二個(gè)輸入張量，與input進(jìn)行矩陣乘法。out（可選）：存儲(chǔ)輸出結(jié)果的張量。
四、示例
下面通過幾個(gè)簡單的例子來演示 torch.matmul 的用法。
示例 1：二維矩陣乘法
import torch
# 創(chuàng)建兩個(gè)二維張量
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
# 使用 torch.matmul 進(jìn)行矩陣乘法
result = torch.matmul(a, b)
print(a)
print(b)
print("二維矩陣乘法結(jié)果：")
print(result)輸出：
tensor([[1, 2],
[3, 4]])
tensor([[5, 6],
[7, 8]])
二維矩陣乘法結(jié)果：
tensor([[19, 22],
[43, 50]])
在這個(gè)例子中，torch.matmul 對(duì)兩個(gè)二維張量進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)的矩陣乘法。
示例 2：高維張量乘法
import torch
# 創(chuàng)建兩個(gè)高維張量
a = torch.randn(2, 3, 4)
b = torch.randn(2, 4, 5)
# 使用 torch.matmul 進(jìn)行高維張量乘法
result = torch.matmul(a, b)
print("高維張量乘法結(jié)果的形狀：")
print(result.shape)輸出：
高維張量乘法結(jié)果的形狀：
torch.Size([2, 3, 5])
在這個(gè)例子中，torch.matmul 對(duì)兩個(gè)高維張量進(jìn)行了矩陣乘法，并且結(jié)果張量的形狀是 [2, 3, 5]，符合矩陣乘法的規(guī)則。
沒有了解過的童鞋可能對(duì)這里的乘法規(guī)則有所迷惑，因此解釋一下：對(duì)于高維（$\geq$3維度）矩陣乘法，只要保持最后兩個(gè)維（低二維）的矩陣滿足普通矩陣乘法規(guī)則，高維的各維度保持相等或?qū)?yīng)維度中有一個(gè)為1即可。
在這里第2維為（3，4）與（4，5）滿足普通矩陣乘法要求，然后高維相等直接對(duì)應(yīng)位置矩陣相乘即可。
下面的廣播機(jī)制是高維為1的情況，此時(shí)會(huì)觸發(fā)廣播機(jī)制完成高維矩陣的乘法。
示例 3：廣播機(jī)制
import torch
# 創(chuàng)建兩個(gè)可以廣播的張量
a = torch.randn(2, 3, 4)
b = torch.randn(4, 5)
# 使用 torch.matmul 進(jìn)行廣播機(jī)制的矩陣乘法
result = torch.matmul(a, b)
print("廣播機(jī)制下的矩陣乘法結(jié)果的形狀：")
print(result.shape)輸出：
廣播機(jī)制下的矩陣乘法結(jié)果的形狀：
torch.Size([2, 3, 5])
在這個(gè)例子中，b 張量的形狀是 [4, 5]，通過廣播機(jī)制，與 a 張量的形狀 [2, 3, 4] 進(jìn)行了兼容，并得到了結(jié)果張量的形狀 [2, 3, 5]。
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，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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