时间:2021-05-22
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) tensorOut[27]: tensor([[ 1., 2.], [ 3., 4.], [ 5., 6.]]) tensor.mul(tensor)Out[28]: tensor([[ 1., 4.], [ 9., 16.], [ 25., 36.]])二,矩阵相乘,x.mm(y) , 矩阵大小需满足: (i, n)x(n, j)
tensorOut[31]: tensor([[ 1., 2.], [ 3., 4.], [ 5., 6.]]) tensor.mm(tensor.t()) # t()是转置Out[30]: tensor([[ 5., 11., 17.], [ 11., 25., 39.], [ 17., 39., 61.]])以上这篇(标题)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,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
1.矩阵相乘矩阵相乘应满足的条件:(1)矩阵A的列数必须等于矩阵B的行数,矩阵A与矩阵B才能相乘;(2)矩阵C的行数等于矩阵A的行数,矩阵C的列数等于矩阵B的列
为了区分三种乘法运算的规则,具体分析如下:importnumpyasnp1.np.multiply()函数函数作用数组和矩阵对应位置相乘,输出与相乘数组/矩阵的
动态规划法题目描述:给定n个矩阵{A1,A2....An},其中Ai与Ai+1是可以相乘的,判断这n个矩阵通过加括号的方式相乘,使得相乘的次数最少!以矩阵链AB
本文实例为大家分享了C语言实现两个矩阵相乘的具体代码,供大家参考,具体内容如下程序功能:实现两个矩阵相乘的C语言程序,并将其输出代码如下:#include"st
一、矩阵乘法定义矩阵Ax×y和矩阵Bu×v相乘的前提条件是y==u,并且相乘后得到的矩阵为Cx×v(即A的行和B的列构成了矩阵C的行列);二、矩阵类封装我们用C