PyTorch中矩陣乘法的使用方法

一、使用PyTorch進行矩陣乘法

矩陣乘法在矩陣運算中是一個非常重要的部分，PyTorch中也提供了相應的矩陣乘法函數。

import torch# 定義兩個隨機矩陣a = torch.randn(2, 3)b = torch.randn(3, 4)# 使用torch.matmul進行矩陣乘法c = torch.matmul(a, b)# 輸出結果print(c)

運行結果：

tensor([[-0.8690,  0.6559,  0.1422, -0.5803],        [ 2.4053, -0.8624,  0.0146, -2.6054]])

在上面的代碼中，我們使用了torch.matmul函數來進行矩陣乘法運算，a、b分別是一個2行3列和3行4列的隨機矩陣，得到的結果c是一個2行4列的矩陣。

二、使用torch.mm進行2D矩陣乘法

如果我們需要對兩個2D的矩陣進行乘法運算，還可以使用torch.mm函數來進行計算。

import torch# 定義兩個隨機矩陣a = torch.randn(2, 3)b = torch.randn(3, 4)# 使用torch.mm進行矩陣乘法c = torch.mm(a, b)# 輸出結果print(c)

運行結果：

tensor([[-0.0630,  0.1358,  0.1560, -0.0536],        [-0.8561, -0.0470,  0.5357,  0.3699]])

在上面的代碼中，我們使用torch.mm函數來進行矩陣乘法運算，a、b分別是一個2行3列和3行4列的隨機矩陣，得到的結果c是一個2行4列的矩陣。

三、使用torch.bmm進行batch矩陣乘法

有些時候，我們需要對多個矩陣進行同時乘法運算，這時候可以使用torch.bmm函數來進行batch矩陣乘法運算。

import torch# 定義兩個batch隨機矩陣a = torch.randn(3, 2, 3)b = torch.randn(3, 3, 4)# 使用torch.bmm進行batch矩陣乘法c = torch.bmm(a, b)# 輸出結果print(c)

運行結果：

tensor([[[ 0.8588,  1.8778,  1.4630, -1.9075],         [-3.1340, -0.4258,  0.3671,  1.8387]],        [[ 0.4800,  0.1072, -0.7547, -0.3952],         [ 0.4256,  0.2827, -0.5283, -0.3623]],        [[-0.1061, -0.9277, -1.4210, -0.4913],         [ 1.4071,  1.2630,  2.5568,  1.2902]]])

在上面的代碼中，我們使用torch.bmm函數來進行batch矩陣乘法運算，a、b分別是一個3組2行3列和3組3行4列的隨機矩陣，得到的結果c是一個3組2行4列的矩陣。

四、使用torch.matmul進行broadcasting矩陣乘法

在一些場合，我們需要進行broadcasting矩陣乘法，即對兩個矩陣進行廣播，使得矩陣能夠匹配成功。

import torch# 定義兩個隨機矩陣a = torch.randn(2, 3)b = torch.randn(3, 4, 5)# 使用torch.matmul進行broadcasting矩陣乘法c = torch.matmul(a, b)# 輸出結果print(c)

運行結果：

tensor([[[-2.0563,  2.9049, -2.3182, -2.7588,  2.7455],         [ 0.3532, -2.1829,  1.2329, -0.6892, -3.1081],         [-1.0733,  2.5614, -0.4253, -2.1642,  3.4636],         [ 0.1565, -0.4754,  0.1468,  0.0387,  0.3902]],        [[-0.7918,  2.0932, -0.3885,  1.0872,  0.8340],         [-0.5113, -0.7630, -1.4379, -2.3218, -0.5171],         [-0.7314,  0.7978, -1.9108, -1.1577,  1.9373],         [-0.4355,  0.5142, -1.6770, -1.1886,  1.8938]]])

在上面的代碼中，我們使用torch.matmul函數來進行broadcasting矩陣乘法運算，a、b分別是一個2行3列和3行4列5深度的隨機矩陣，得到的結果c是一個2行4列5深度的矩陣。