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NumPy中np.dot與np.matmul對比實現(xiàn)_python_腳本之家

對于一維和二維數(shù)組,np.dot和np.matmul功能基本相同,可根據(jù)個人習(xí)慣選擇。對于高維數(shù)組,如果需要將最后兩個軸視為矩陣進行乘法并廣播前面的軸,建議使用np.matmul;如果需要按照特定的軸進行點積運算,可使用np.dot。 (二)考慮標量運算如果需要對數(shù)組和標量進行乘法運算,應(yīng)使用np.dot,因為np.matmul不支持標量運算

www.dbjr.com.cn/python/342907t...htm 2025-6-9

PyTorch之torch.matmul函數(shù)的使用及說明_python_腳本之家

torch.Size([2, 3, 5]) 在這個例子中,torch.matmul對兩個高維張量進行了矩陣乘法,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這里的乘法規(guī)則有所迷惑,因此解釋一下:對于高維($\geq$3維度)矩陣乘法,只要保持最后兩個維(低二維)的矩陣滿足普通矩陣乘法規(guī)則,高維的各維度保...

www.dbjr.com.cn/python/327103l...htm 2025-6-9

numpy矩陣乘法中的multiply,matmul和dot的使用_python_腳本之家

matmul不支持標量乘法,在2D矩陣乘法中,其效果與dot一樣。在N維矩陣乘法中(N>=3),體現(xiàn)出與dot不一樣的算法。 1 2 3 4 5 6 7 >>> a=np.ones([9,5,7,4]) >>> c=np.ones([9,5,4,3]) >>> np.dot(a, c).shape (9,5,7,9,5,3) >>> np.matmul(a, c).shape (9,5,7,3) >...

www.dbjr.com.cn/article/2753...htm 2025-6-7

pytorch中的matmul與mm,bmm區(qū)別說明_python_腳本之家

matmul mm bmm 顧名思義, 就是兩個batch矩陣乘法. 結(jié)論從官方文檔可以看出 1、mm只能進行矩陣乘法,也就是輸入的兩個tensor維度只能是( n × m ) (n\times m)(n×m)和( m × p ) (m\times p)(m×p) 2、bmm是兩個三維張量相乘, 兩個輸入tensor維度是( b × n × m ) (b\times n\times...

www.dbjr.com.cn/article/2120...htm 2025-5-16

...torch.mm() 和torch.matmul()的區(qū)別)_python_腳本之家

四、torch.matmul():廣義的矩陣乘法(適用于任意維度張量) torch.matmul()函數(shù)提供了更廣泛的矩陣乘法功能,它可以處理任意維度的張量。這個函數(shù)會按照張量的維度自動進行合適的乘法操作。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

www.dbjr.com.cn/python/318262t...htm 2025-5-28

pytorch:torch.mm()和torch.matmul()的使用_python_腳本之家

torch.matmul(mat1, mat2, out=None) → Tensor 對矩陣mat1和mat2進行相乘。如果mat1 是一個n×m張量,mat2 是一個 m×p 張量,將會輸出一個 n×p 張量out。參數(shù): mat1 (Tensor) – 第一個相乘矩陣 mat2 (Tensor) – 第二個相乘矩陣

www.dbjr.com.cn/article/1774...htm 2025-5-31

將tf.batch_matmul替換成tf.matmul的實現(xiàn)_python_腳本之家

(1)multiply這個函數(shù)實現(xiàn)的是元素級別的相乘,也就是兩個相乘的數(shù)元素各自相乘,而不是矩陣乘法,注意和tf.matmul區(qū)別。 (2)兩個相乘的數(shù)必須有相同的數(shù)據(jù)類型,不然就會報錯。 2.tf.matmul()將矩陣a乘以矩陣b,生成a * b。格式: tf.matmul(a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, adjoint_a=False,...

www.dbjr.com.cn/article/1889...htm 2025-5-18

關(guān)于tf.matmul() 和tf.multiply() 的區(qū)別說明_python_腳本之家

補充知識:tensor matmul的對3維張量的處理 torch.matmul(a,b)處理的一般是a和b的最后兩個維度,假設(shè)a的維度為B*F*M,b也為B*F*M, 在對a,b做相乘操作的時候,需要完成對B的維度順序的變換,通過permute(0, 2, 1)變換為B*M*F。通過變換后進行torch.matmul(a,b)得到結(jié)果為B*F*F,在除了最后兩個維度...

www.dbjr.com.cn/article/1889...htm 2025-5-30

pytorch矩陣乘法的實現(xiàn)_python_腳本之家

torch.matmul torch.matmul是PyTorch中執(zhí)行一般矩陣乘法的函數(shù),它接受兩個矩陣作為輸入,并返回它們的乘積。它適用于任何兩個矩陣,無論是密集矩陣還是稀疏矩陣。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 importtorch # 創(chuàng)建兩個 2x2 矩陣 mat1=torch.tensor([[1,2], [3,4]]) ...

www.dbjr.com.cn/python/305988i...htm 2025-5-23

TensorFlow中tf.batch_matmul()的用法_python_腳本之家

但是最新版本的tensorflow現(xiàn)在只有tf.matmul()函數(shù)可以使用,不過只能實現(xiàn)同維度的tensor相乘, 下面的幾種方法可以實現(xiàn)batch matmul的可能。例如: tensor A(batch_size,m,n), tensor B(n,k),實現(xiàn)batch matmul 使得A * B。方法1: 利用tf.matmul()

www.dbjr.com.cn/article/2139...htm 2025-6-7