【Pytorch】进阶学习：实现矩阵乘法---torch.mul() 、 torch.mm() 和torch.matmul()的区别

【Pytorch】进阶学习：实现矩阵乘法—torch.mul() 、 torch.mm() 和torch.matmul()的区别

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🚀一、引言

  在深度学习和神经网络的世界里，矩阵乘法是一项至关重要的操作。PyTorch作为目前最流行的深度学习框架之一，提供了多种矩阵乘法的实现方式。其中，torch.mul()、torch.mm()和torch.matmul()是三个常用的函数，但它们在用法和功能上却有所不同。本文将详细解释这三个函数的区别，并通过实例演示它们的使用方法。

🔍二、torch.mul()：元素级别的乘法

torch.mul()函数用于执行元素级别的乘法，即对应位置的元素相乘。这个函数对于两个形状相同的张量特别有用。

import torch

# 创建两个形状相同的张量
tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
tensor2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 使用torch.mul()进行元素级别的乘法
result_mul = torch.mul(tensor1, tensor2)
print(result_mul)

输出：

tensor([[ 5, 12],
        [21, 32]])

如你所见，torch.mul()将tensor1和tensor2对应位置的元素相乘，得到一个新的张量。

🔩三、torch.mm()：矩阵乘法（只适用于二维张量）

torch.mm()函数用于执行矩阵乘法，但它只适用于二维张量（即矩阵）。如果你试图对高于二维的张量使用torch.mm()，将会得到一个错误。

# 创建两个二维张量
matrix1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 使用torch.mm()进行矩阵乘法
result_mm = torch.mm(matrix1, matrix2)
print(result_mm)

输出：

tensor([[19, 22],
        [43, 50]])

注意，矩阵乘法的规则是第一个矩阵的列数必须与第二个矩阵的行数相同。在上面的例子中，matrix1是一个2x2的矩阵，matrix2也是一个2x2的矩阵，所以它们可以进行矩阵乘法。

🎛️四、torch.matmul()：广义的矩阵乘法（适用于任意维度张量）

torch.matmul()函数提供了更广泛的矩阵乘法功能，它可以处理任意维度的张量。这个函数会按照张量的维度自动进行合适的乘法操作。

import torch


# 创建两个二维张量
matrix1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 使用torch.mm()进行矩阵乘法
result_mm = torch.mm(matrix1, matrix2)
print(result_mm)

# 对于二维张量，torch.matmul()与torch.mm()行为相同
result_matmul_2d = torch.matmul(matrix1, matrix2)
print(result_matmul_2d)

# 对于高于二维的张量，torch.matmul()可以执行广播和批量矩阵乘法
tensor3d_1 = torch.randn(3, 2, 4)  # 3个2x4的矩阵
tensor3d_2 = torch.randn(3, 4, 5)  # 3个4x5的矩阵

# 批量矩阵乘法
result_matmul_3d = torch.matmul(tensor3d_1, tensor3d_2)
print(result_matmul_3d.shape)  # 输出应为(3, 2, 5)，表示3个2x5的矩阵

输出：

tensor([[19, 22],
        [43, 50]])
tensor([[19, 22],
        [43, 50]])
torch.Size([3, 2, 5])

torch.matmul()函数非常灵活，它可以处理各种复杂的张量乘法场景。

🔎五、总结与注意事项

  总结一下，torch.mul()、torch.mm()和torch.matmul()这三个函数的主要区别在于它们处理张量的方式和维度要求不同。torch.mul()执行的是元素级别的乘法，要求输入张量形状相同；torch.mm()执行的是标准的矩阵乘法，只适用于二维张量；而torch.matmul()则提供了更广义的矩阵乘法，可以处理任意维度的张量，包括批量矩阵乘法。

在使用这些函数时，需要注意以下几点：

1. 确保输入张量的形状符合函数的要求，否则可能会引发错误。
2. 对于矩阵乘法，需要注意矩阵的维度匹配问题，即第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。
3. 在进行批量矩阵乘法时，使用torch.matmul()可以方便地处理多个矩阵的乘法运算。

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