torch.mul、matmul、mm、bmm的区别

torch.mul

torch.mul(input, value, out=None)

参数	描述
input (Tensor)	输入张量
value (Number)	乘到每个元素的数
out (Tensor)	可选，输出张量

torch.mul(input, other, out=None)

参数	描述
input (Tensor)	第一个相乘张量
other (Tensor)	第二个相乘张量
out (Tensor)	可选，输出张量

torch.matmul

torch.matmul(input, other, out=None)

功能：
适用性最多的，能处理batch、广播的矩阵：

1.如果第一个参数是一维，第二个是二维，那么给第一个提供一个维度
2.如果第一个是二维，第二个是一维，就是矩阵乘向量
3.带有batch的情况，可保留batch计算
4.维度不同时，可先广播，再batch计算

torch.mm

torch.mm(input, mat2, out=None)

处理二维矩阵的乘法，而且也只能处理二维矩阵，其他维度要用torch.matmul()。torch.mm(a, b)是矩阵a和b矩阵相乘，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵

torch.bmm

torch.bmm(input, mat2, out=None)
在mm的基础上加入batch运算