flash云网站,网站建设 力洋网络,到什么网站做专利检索报告,网站打不开什么原因torch.matmul
torch.matmul是PyTorch中执行一般矩阵乘法的函数#xff0c;它接受两个矩阵作为输入#xff0c;并返回它们的乘积。它适用于任何两个矩阵#xff0c;无论是密集矩阵还是稀疏矩阵。
import torch # 创建两个 2x2 矩阵
mat1 torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]…torch.matmul
torch.matmul是PyTorch中执行一般矩阵乘法的函数它接受两个矩阵作为输入并返回它们的乘积。它适用于任何两个矩阵无论是密集矩阵还是稀疏矩阵。
import torch # 创建两个 2x2 矩阵
mat1 torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
mat2 torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) # 使用torch.matmul进行矩阵乘法
result torch.matmul(mat1, mat2) print(result)torch.mm
torch.mm是PyTorch中用于密集矩阵乘法的函数。它接受两个密集矩阵作为输入并返回它们的乘积。与torch.matmul相比torch.mm在处理密集矩阵时具有更高的性能和更简单的语法。
import torch # 创建两个 2x2 矩阵
mat1 torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
mat2 torch.Tensor([[5, 6], [7, 8]]) # 使用torch.mm进行矩阵乘法
result torch.mm(mat1, mat2) print(result)torch.spmm
torch.spmm是PyTorch中用于稀疏矩阵乘法的函数。它接受两个稀疏矩阵作为输入并返回它们的乘积。与torch.matmul和torch.mm相比torch.spmm更适用于处理包含大量零值元素的矩阵因为它可以有效地处理稀疏结构并减少计算量。
import torch
import torch.sparse_coo_tensor as coo_tensor # 创建两个稀疏矩阵
row_0 [0, 1, 2]
col_0 [0, 2, 1]
value_0 [1, 2, 3]
sparse_mat1 coo_tensor.from_sparse((torch.tensor(row_0), torch.tensor(col_0), torch.tensor(value_0))) row_1 [0, 2, 3]
col_1 [1, 0, 2]
value_1 [4, 5, 6]
sparse_mat2 coo_tensor.from_sparse((torch.tensor(row_1), torch.tensor(col_1), torch.tensor(value_1))) # 使用torch.spmm进行矩阵乘法
result torch.spmm(sparse_mat1, sparse_mat2) print(result)
