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torch.bmm()解读
函数作用 计算两个tensor的矩阵乘法，torch.bmm(a,b),tensor a 的size为(b,h,w),tensor b的size为(b,w,m) 也就是说两个tensor的第一维是相等的，然后第一个数组的第三维和第二个数组的第二维度要求一样，对于剩下的则不做要求，输出维度 （b,h,m） 代码示例 >>> c=torch.randn((2,5)) >>> p【pytorch基础】pytorch中的矩阵乘法
参考 1. torch.bmm; 2. torch.matmul; 完pytorch 记录
torch.take() 把张量化为一个行向量，取其中的元素 广播机制中0维和1维的轴是可广播的 矩阵相乘 *和torch.mul()是对应位置相乘 @和torch.mm()是矩阵相乘 torch.bmm()相比mm增加了batch运算但不能广播 torch.matmul()相比bmm更是增加了广播，泛用性强 torch.full([3,3],10) 将数字10