[pytorch基础操作] 矩阵batch乘法大全(dot,* 和 mm,bmm,@,matmul)_torch *是逐元素相乘吗

逐元素相乘

逐元素相乘是指对应位置上的元素相乘，要求张量的形状相同。

torch.dot

按位相乘torch.dot：计算两个张量的点积（内积），只支持1D张量（向量），不支持broadcast。

import torch

# 创建两个向量
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
# 计算点积
result = torch.dot(a, b)
print(result)  # 输出: tensor(32)
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*

*: 逐元素相乘，适用于任何维度的张量，要求张量的形状相同。

import torch

# 创建两个张量
a = torch.randn(2, 3, 4)
b = torch.randn(2, 3, 4)

# 逐元素相乘
result = a * b
print(result.shape)
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矩阵乘法

矩阵乘法，执行矩阵乘法，前行乘后列，要求第一个矩阵的列数(tensor1.shape[-1])与第二个矩阵的行数(tensor2.shape[-2])相等。如shape=(n,r)乘shape=(r,m)

torch.mm

torch.mm: 执行两个矩阵的乘法，适用于2D张量（矩阵）(h,w)/(seq_len,dim)，不支持broadcast。

import torch

# 创建两个矩阵
a = torch.rand(2,3)
b = torch.rand(3,2)

# 计算矩阵乘法
result = torch.mm(a, b)
print(result.shape)  # [2,2]
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torch.bmm

torch.bmm: 执行两个批次矩阵的乘法，适用于3D张量(b,h,w)/(b,seq_len,dim)，不支持broadcast。

import torch

# 创建两个批次矩阵
batch1 = torch.randn(10, 3, 4)  # 10个3x4的矩阵
batch2 = torch.randn(10, 4, 5)  # 10个4x5的矩阵

# 计算批次矩阵乘法
result = torch.bmm(batch1, batch2)
print(result.shape)  # [10, 3, 5]
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@ 和 torch.matmul

@ 或 torch.matmul: 两者完全等价，执行任意维度两个张量的矩阵乘法，支持张量的broadcast广播规则。

import torch

# 创建两个张量
a = torch.randn(2, 8, 128, 64)
b = torch.randn(2, 8, 64, 128)

# 使用 @ 运算符进行矩阵乘法
result = a @ b
print(result.shape)  # [2, 8, 128, 128]

# 使用 torch.matmul 进行矩阵乘法
result = torch.matmul(a, b)
print(result.shape)  # [2, 8, 128, 128]

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