pytorch,一个[600]的张量和一个[2400]的张量,相乘得到一个[600, 2400]的相似度矩阵
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对python中的乘法dot和对应分量相乘multiply详解
向量点乘 (dot) 和对应分量相乘 (multiply) : >>> a array([1, 2, 3]) >>> b array([ 1., 1., 1.]) >>> np.multiply(a,b) array([ 1., 2., 3.]) >>> np.dot(a,b) 6.0 矩阵乘法 (dot) 和对应分量相乘 (multiply) : >>> c matrix([[1, 2, 3]]) >>> d matrix([[ 1., 1., 1.]]) >>> np.multiply(c,d) matrix([[ 1., 2., 3.]]) >>> np.dot(c,d) Trace
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关于pytorch中部分矩阵乘法的总结(torch.mm,torch.mul,torch.matmul)
一、torch.mul 该乘法可简单理解为矩阵各位相乘,一个常见的例子为向量点乘,源码定义为torch.mul(input,other,out=None)。其中other可以为一个数也可以为一个张量,other为数即张量的数乘。 该函数可触发广播机制(broadcast)。 tensor1 = 2*torch.ones(1,4) tensor2 = 3*torch.ones(4,1) print(torch.mul(tensor1, tensor2)) #输出结果为: tensor([[6., 6., 6., 6.], [6., 6., 6., 6.], [6.
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genbmm:在PyTorch中用于通用矩阵乘法的CUDA内核
Genbmm 该库是PyTorch缺少矩阵乘运算的集合。 它旨在为提供所需的操作员。 该库当前具有两个组件。 它仅支持CUDA操作。 带有梯度的广义矩阵乘法(对数空间,最大值,样本) 带状稀疏矩阵 快速开始 !p ip install - qU git + https : // github . com / harvardnlp / genbmm 广义矩阵乘法 计算矩阵乘以PyTorch中的非标准半环需要创建带有视图的大型中间项。 这是特别糟糕的,因为它们在内部存储用于反向传播。 该库在CUDA中实现了一些替代的矩阵乘法,以避免出现此问题。 import genbmm a = torch . rand ( 10 , 3 , 4 ). cuda (). requires_grad_ ( True ) b = torch . rand ( 10 , 4 , 5 ). cuda ()
关于tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别说明
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ flyfish # a # [[1, 2, 3], # [4, 5, 6]] a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], shape=[2, 3]) # b1 # [[ 7, 8], # [ 9, 10], # [11, 12]] b1 = tf.constant([7, 8, 9, 10, 11, 12], shape=[3, 2]) #b2 #[[ 7 8 9] # [10 11 12]] b2 = tf.constant([7, 8, 9, 10, 11, 12], shape=[2, 3]) # c矩阵相乘 第一个
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