PyTorch中tensor的加减运算以及mul、matmul、bmm方法解析

PyTorch是一个深度学习框架，它提供了一系列的张量运算方法，包括加减乘除运算以及mul、matmul、bmm等。

加减乘除运算

加减乘除运算是最基本的张量运算，在PyTorch中通过“+”，“-”，“*”，“/”等运算符来实现。下面是一个示例：

import torch

a = torch.tensor([[1,2], [3,4]])
b = torch.tensor([[5,6], [7,8]])

# 加法
c = a + b
print(c)

# 输出：
# tensor([[ 6,  8],
#         [10, 12]])

# 乘法
d = a * b
print(d)

# 输出：
# tensor([[ 5, 12],
#         [21, 32]])

mul、matmul、bmm方法

mul、matmul、bmm方法也是张量运算，但它们的功能比加减乘除运算更强大。mul主要用于对两个张量进行元素级乘法，matmul主要用于矩阵乘法，bmm主要用于对两个三维张量进行矩阵乘法。下面是一个示例：

import torch

a = torch.tensor([[1,2], [3,4]])
b = torch.tensor([[5,6], [7,8]])

# mul
c = torch.mul(a, b)
print(c)

# 输出：
# tensor([[ 5, 12],
#         [21, 32]])

# matmul
d = torch.matmul(a, b)
print(d)

# 输出：
# tensor([[19, 22],
#         [43, 50]])

# bmm
e = torch.bmm(a.unsqueeze(0), b.unsqueeze(0))
print(e)

# 输出：
# tensor([[[19, 22],
#          [43, 50]]])

以上就是PyTorch中tensor的加减运算以及mul、matmul、bmm方法的解析，通过这些方法可以方便地对张量进行运算，从而实现深度学习的相关任务。