如下是tensor乘法与加减法,对应位相乘或相加减,可以一对多

import torch
def add_and_mul():
x = torch.Tensor([[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]], [[7, 8, 9],
[10, 11, 12]]])
y = torch.Tensor([1, 2, 3])
y = y - x
print(y)
'''
tensor([[[ 0., 0., 0.],
[-3., -3., -3.]], [[-6., -6., -6.],
[-9., -9., -9.]]])
'''
t = 1. - x.sum(dim=1)
print(t)
'''
tensor([[ -4., -6., -8.],
[-16., -18., -20.]])
'''
y = torch.Tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
y = torch.mul(y,x) #等价于此方法 y*x
print(y)
'''
tensor([[[ 1., 4., 9.],
[16., 25., 36.]], [[ 7., 16., 27.],
[40., 55., 72.]]])
'''
z = x ** 2
print(z)
"""
tensor([[[ 1., 4., 9.],
[ 16., 25., 36.]], [[ 49., 64., 81.],
[100., 121., 144.]]])
""" if __name__=='__main__':
add_and_mul()

矩阵的乘法,matmul和bmm的具体代码

import torch

def matmul_and_bmm():
# a=(2*3*4)
a = torch.Tensor([[[1, 2, 3, 4],
[4, 0, 6, 0],
[3, 2, 1, 4]],
[[3, 2, 1, 0],
[0, 3, 2, 2],
[1, 2, 1, 0]]])
# b=(2,2,4)
b = torch.Tensor([[[1, 2, 3, 4],
[4, 0, 6, 0]],
[[3, 2, 1, 0],
[1, 2, 1, 0]]]) b=b.transpose(1, 2)
# res=(2,3,2),对于a*b,是第一维度不变,而后[3,4] x [4,2]=[3,2]
#res[0,:]=a[0,:] x b[0,;]; res[1,:]=a[1,:] x b[1,;] 其中x表示矩阵乘法
res = torch.matmul(a, b) # 维度res=[2,3,2]
res2 = torch.bmm(a, b) # 维度res2=[2,3,2]
print(res) # res2的值等于res
"""
tensor([[[30., 22.],
[22., 52.],
[26., 18.]], [[14., 8.],
[ 8., 8.],
[ 8., 6.]]])
""" if __name__=='__main__':
matmul_and_bmm()

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