【笔记】torch 乘法总结

一、乘号(*) 和 torch.mul()

element-wise 即对应元素相乘

例子：

>>> a = torch.randn(2,3)
>>> b = torch.randn(2,1)
>>> res = a * b
>>> res
tensor([[-0.9672, -0.1052,
0.1392],
[-0.8552,
0.8967, -0.6433]])

特别地，如果是（$2\times 1\times 3$）和（$2\times 4\times 3$）这种情况，也可以相乘，结果是（$2\times 4\times 3$）。相当于用前一个tensor沿着后一个tensor的第1维度expand（broadcast机制）。

例子：

>>> a = torch.randn(2,3)
>>> b = torch.randn(2,1)
>>> res1 = a * b
>>> res1
tensor([[ 0.9199,
0.4053,
0.0789],
[ 2.1330, -0.5653,
0.4760]])
>>> res2 = torch.mul(a,b)
>>> res2
tensor([[ 0.9199,
0.4053,
0.0789],
[ 2.1330, -0.5653,
0.4760]])	# torch.mul() 和 * 效果相同
>>> res3 = a * b.expand(2,3)
>>> res3
tensor([[ 0.9199,
0.4053,
0.0789],	# 两个tensor维度不一致时，
[ 2.1330, -0.5653,
0.4760]])	# 会自动进行expand

二、torch.mm() 与 torch.bmm()

矩阵乘法。

• torch.mm(mat1, mat2)对 $mat1$ 和 $mat2$ 进行矩阵乘法，要求输入只能是2维矩阵。

• torch.bmm(mat1, mat2)专门进行batch形式的矩阵乘法。要求（1）输入只能是3维矩阵（$batch,d_1,d_2$）；（2）第0维度相同。

三、torch.matmul()

矩阵乘法，支持broadcast。

下面是torch.matmul(mat1, mat2)的适用情形：

• 若 $mat1$ ，$mat2$ 都是一维向量，则结果返回的是一个标量。

• （标准的二维矩阵乘法）若 $mat1\in {\mathbb{R}}^{m\times n}$, $mat2\in {\mathbb{R}}^{n\times d}$，则返回两个矩阵乘积 $output\in {\mathbb{R}}^{m\times d}$。

• 若 $mat1\in {\mathbb{R}}^n$ 是一维向量，则会为 $mat1$ 添加一个维度，变成 $mat1\in {\mathbb{R}}^{1\times n}$,然后与矩阵2 $mat2\in {\mathbb{R}}^{n\times d}$ 进行二维矩阵乘法。并在最后的结果中移除添加的那一维度 => ${\mathbb{R}}^d$ 。

• 若至少有一个参与运算的矩阵的维度大于2，则进行batch矩阵乘法。

  这里会把矩阵的后两个维度视作矩阵维度（matrix dimensions），参与矩阵运算，其他维度视作batch维度，进行broadcast处理。

  两个例子：

  （1） mat1 是一个 size 为 ($j\times 1\times n\times n$) 的 tensor ，mat2 是一个 size 为 ($k\times n\times n$) 的 tensor, out 将会是一个 ($j\times k\times n\times n)$ 的 tensor. 这里 ($n\times n$) 部分是矩阵维度，($k$) 和 ($j\times k$) 是 batch 维度。

  （2） mat1 是一个 size 为 ($j\times 1\times n\times m$) 的 tensor ， mat2 是一个 size 为 ($k\times m\times p$) 的 tensor, 这些输入的 tensors 支持 broadcasting 机制，即使最后两个矩阵维度是不同的。 输出out 将会是一个 size 为 ($j\times k\times n\times p$) 的 tensor.

来源：torch.matmul — PyTorch 1.8.1 documentation

最后

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