PyTorch 對(duì)應(yīng)點(diǎn)相乘、矩陣相乘實(shí)例
更新時(shí)間：2019年12月27日 10:39:26 作者：Mr.Q
今天小編就為大家分享一篇PyTorch 對(duì)應(yīng)點(diǎn)相乘、矩陣相乘實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
一，對(duì)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(mǎn)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?jī)?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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