我要评论一、简介
torch.matmul 用于两维或更高维张量的矩阵乘法操作。
它支持广播机制，并且能够处理不同形状和维度的张量，适用于广泛的应用场景。
二、语法
torch.matmul 函数的基本语法如下：
torch.matmul(input, other, *, out=none)
三、参数
input：第一个输入张量。other：第二个输入张量，与input进行矩阵乘法。out（可选）：存储输出结果的张量。
四、示例
下面通过几个简单的例子来演示 torch.matmul 的用法。
示例 1：二维矩阵乘法
import torch
# 创建两个二维张量
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
# 使用 torch.matmul 进行矩阵乘法
result = torch.matmul(a, b)
print(a)
print(b)
print("二维矩阵乘法结果：")
print(result)输出：
tensor([[1, 2],
[3, 4]])
tensor([[5, 6],
[7, 8]])
二维矩阵乘法结果：
tensor([[19, 22],
[43, 50]])
在这个例子中，torch.matmul 对两个二维张量进行了标准的矩阵乘法。
示例 2：高维张量乘法
import torch
# 创建两个高维张量
a = torch.randn(2, 3, 4)
b = torch.randn(2, 4, 5)
# 使用 torch.matmul 进行高维张量乘法
result = torch.matmul(a, b)
print("高维张量乘法结果的形状：")
print(result.shape)输出：
高维张量乘法结果的形状：
torch.size([2, 3, 5])
在这个例子中，torch.matmul 对两个高维张量进行了矩阵乘法，并且结果张量的形状是 [2, 3, 5]，符合矩阵乘法的规则。
没有了解过的童鞋可能对这里的乘法规则有所迷惑，因此解释一下：对于高维（$\geq$3维度）矩阵乘法，只要保持最后两个维（低二维）的矩阵满足普通矩阵乘法规则，高维的各维度保持相等或对应维度中有一个为1即可。
在这里第2维为（3，4）与（4，5）满足普通矩阵乘法要求，然后高维相等直接对应位置矩阵相乘即可。
下面的广播机制是高维为1的情况，此时会触发广播机制完成高维矩阵的乘法。
示例 3：广播机制
import torch
# 创建两个可以广播的张量
a = torch.randn(2, 3, 4)
b = torch.randn(4, 5)
# 使用 torch.matmul 进行广播机制的矩阵乘法
result = torch.matmul(a, b)
print("广播机制下的矩阵乘法结果的形状：")
print(result.shape)输出：
广播机制下的矩阵乘法结果的形状：
torch.size([2, 3, 5])
在这个例子中，b 张量的形状是 [4, 5]，通过广播机制，与 a 张量的形状 [2, 3, 4] 进行了兼容，并得到了结果张量的形状 [2, 3, 5]。
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持代码网。
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