时间:2021-05-22
点乘
import torchx = 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 torchx = 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。
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Hadamardproduct;点乘再求和,即为卷积data=[[1,2],[3,4],
点乘和矩阵乘的区别:1)点乘(即“*”)----各个矩阵对应元素做乘法若w为m*1的矩阵,x为m*n的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个m*n的矩阵。若w为m*
matlab点乘和乘的区别是: 1、乘是线性代数里的矩阵,例如a是m行n列的数组,b是i行j列的数组,n和i必须相等才能相乘,即“a*b”。 2、点乘是数组
案1:[直通](点一下查图)乘850(北七家村-张仪村南部)在立水桥站进入车内,在阜成门站下车时;全过程约19千米。计划方案2:[转乘1次](点一下查图)先乘8
1、选择最有效的Banner广告尺寸 根据谷歌广告,效果最好的Banner尺寸为:336乘280、300乘250、728乘90、160乘600。 理想情