今天小编就为大家分享一篇pytorch点乘与叉乘示例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

一，对应点相乘，x.mul(y) ，即点乘操作，点乘不求和操作，又可以叫作Hadamard product；点乘再求和，即为卷积 data = [[1,2], [3,4], [5, 6]] tensor = torch.FloatTensor(data) tensor Out[27]: tensor([[ 1., 2.], [ 3., 4.], [ 5., 6.]]) tensor.mul(tensor) Out[28]: tensor([[ 1., 4.], [ 9

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.,

点乘 import torch x = torch.tensor([[3,3],[3,3]]) y = x*x #x.dot(x) z = torch.mul(x,x) #x.mul(x) print(y) print(z) 叉乘 import torch x = torch.tensor([[3,3],[3,3]]) y = torch.mm(x,x) #x.mm(x) print(y) 以上这篇pytorch点乘与叉乘示例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大