matmul 第2页

pytorch 矩阵相乘 matmul 详解

论文中经常遇到加权和，其中的权重对应着下面weight矩阵中的“3”(对3件物品有权重)，需要处理的数据对应着下面的item矩阵，item矩阵是[3，5]的，这里的“3”最关键，理解了3的意义，也就理解了矩阵相乘。进行运算时，会按照weight的每一行的比例对item的每一列进行加权求和(线性变换)，当weight的某一行与item中的每一列分别交互后，就能得到一个[1,n]的矩阵A，n与item

weixin_37763484·2023-09-13 10:23

2019-10-20

Multiply:注意：（1）multiply这个函数实现的是元素级别的相乘，也就是两个相乘的数元素各自相乘，而不是矩阵乘法，注意和tf.matmul区别。

Dicondor·2023-09-06 03:36

3 线性神经网络-代码详解

defsynthetic_data(w,b,num_examples):"""生成y=Xw+b+噪声"""X=torch.normal(0,1,(num_examples,len(w)))y=torch.matmul

顺顺不吃竹笋·2023-08-16 09:40

[pytorch] 通过一个例子分析torch.matmul矩阵与向量相乘的维度

pytorch文档中关于torch.matmul()的维度说明如下：Ifbothtensorsare1-dimensional,thedotproduct(scalar)isreturned.Ifbothargumentsare2

Timeless_·2023-08-15 04:30

【Numpy】矩阵相乘@的用法和pytorch的@用法

numpy矩阵相乘matmul可以用@来代替在正常的python编程里面@是作为修饰符使用的，但是在numpy的矩阵乘法中可以使用@来替代matmulmatmul‘@’operatorasmethodwithoutparameter.numpy

mjiansun·2023-08-13 21:17

边写代码边学习之numpy

1.numpy.matmul()用法matmul()用于计算两个数组的矩阵乘积。

茫茫人海一粒沙·2023-08-07 18:10

batch_softmax_loss

ssmdefbatch_softmax_loss_neg(self,user_idx,rec_user_emb,pos_idx,item_emb):user_emb=rec_user_emb[user_idx]product_scores=torch.matmul

Python ml·2023-08-05 18:41

GPU性能的简单测试脚本（pytorch版）

5000,5000).to('cuda')B=torch.ones(5000,5000).to('cuda')startTime2=time.time()foriinrange(100):C=torch.matmul

wonder-wall·2023-08-03 03:44

2.DNN - BGD

W-R(1,nx)b—R(1,1)deflayer(X,W,b):#in:X-R(batch_size,nx)W-R(1,nx）b-R(1,1)#out:z-R(batch_size,1)-同Yz=np.matmul

抠脚大汉QAQ·2023-07-26 08:56

（记录）Python机器学习——Numpy数组的高级操作

）尝试三、花式索引与布尔索引（1）花式索引（2）布尔索引（3）尝试四、广播机制（1）广播（3）尝试五、线性代数（1）numpy的线性代数1.dot()2.det()3.inv()4.solve()5.matmul

分享做过的实验·2023-07-22 16:56

[tf]中只有if else没有单独的if语句，所以要这么包装起来

#Definesomelargematricesa=...b=...c=...pred=tf.placeholder(tf.bool)defif_true():returntf.matmul(a,b)defif_false

VanJordan·2023-07-22 04:02

tf.matmul()报错expected scalar type Float but found Double

tf.matmul(a,b)将矩阵a乘以矩阵b，生成a*b，这里的a,b要有相同的数据类型，否则会因为数据类型不匹配而出错。如果出错，请看是前后分别是什么类型的，然后把数据类型进行转换。

aabb7654321·2023-07-18 05:20

tebsorflow2.0 eager模式与自定义训练网络

1.eager模式基础x=[[2,]]m=tf.matmul(x,x)pr

安静到无声·2023-07-16 14:37

torch.bmm()和torch.matmul()函数的用法和区别，矩阵相乘

torch.bmm()和torch.matmul()都是矩阵乘法的运算函数，区别是，torch.matmul更强大。

Guapifang·2023-07-16 12:50

numpy矩阵乘法中的multiply,matmul和dot的使用

目录1.multiply（矩阵点乘）2.dot（矩阵叉乘）3.matmul总结用numpy做矩阵运算时，少不了用到矩阵乘法。本文帮你迅速区分multiply,matmul和dot的区别。

·2023-07-14 11:22

python中使用numpy包的向量矩阵相乘np.dot和np.matmul实现

*对应对应位置相乘2.广播机制3.向量点乘np.dot3.矩阵和向量乘法1.对应位置相乘2.矩阵乘法4.矩阵矩阵乘法1.直接相乘2.np.dot5.np.dot和np.matmul的区别一直对np的线性运算不太清晰

·2023-07-14 11:21

第一天，PyTorch张量的运算

文章目录一、说明二、张量的常用运算1.索引和切片（与numpy类似）2.通过`torch.cat`来进行连接张量3.矩阵运算和算数运算1.在PyTorch中`mul`与`matmul`和`@`的区别2.

QuietNightThought·2023-06-22 10:35

torch.matmul() 详解

最近在准备做HW04，在读transformer的源码的时候发现attentionscore的torch.matmul()的奇妙设置，故有此篇文章进行分享。

Hoper.J·2023-06-21 07:02

【无标题】

文章目录神经网络的推理神经网络的推理的全貌图层的类化及正向传播的实现神经网络的学习损失函数导数和梯度链式法则计算图乘法节点分支节点Repeat节点Sum节点MatMul节点梯度的推导和反向传播的实现Sigmoid

CaraYQ·2023-06-18 18:38

矩阵乘法--python

如果没有安装numpy模块可以用pipinstallnumpy安装numpy模块a=numpy.array([[1,2],[3,4]])b=numpy.array([[5,6],[7,8]])c=numpy.matmul

一直在充电·2023-06-12 18:57

使用python实现矩阵

文章目录矩阵__init____getitem____setitem__reshape__repr____add__与__mul____matmul__LU分解转置利用LU分解求行列式利用LU分解解线性方程组矩阵使用

星火流明·2023-06-09 02:00

实现CBOW模型类

生成层：生成两个输入侧的MatMul层、一个输出侧的MatMul层，以及一个SoftmaxwithLoss层。保存权重和梯度：将该神经网络中使用的权重参数和梯度分别保

算法技术博客·2023-04-19 18:01

CBOW模型正向传播、矩阵乘积层实现

把矩阵乘积称为MatMul节点：下面这个图表示矩阵乘积y=xW的计算图。因为考虑了mini-batch处理，假设x中保存了N个数据。此时x、W、y的形状分别是N×D、D×H、N×H。

算法技术博客·2023-04-19 18:31

Numpy 中的矩阵向量乘法

结论：元素乘法：np.multiply(a,b)矩阵乘法：np.dot(a,b)或np.matmul(a,b)或a.dot(b)唯独注意：*，在np.array中重载为元素乘法，在np.matrix中重载为矩阵乘法

zouxiaolv·2023-04-10 15:29

Numpy中的矩阵乘法

numpy中对于矩阵乘法运算有以下几种：*,dot,vdot,inner,matmul对于array和matrix对象使用上述运算的时候效果存在不同对于array对象而言*相当于matlab中的*，即数组中对应位置上元素相乘

lsxht95·2023-04-10 15:19

python中使用numpy包的向量矩阵相乘np.dot和np.matmul

一直对np的线性运算不太清晰，正好上课讲到了，做一个笔记整个理解一下1.向量和矩阵在numpy中，一重方括号表示的是向量vector，vector没有行列的概念。二重方括号表示矩阵matrix，有行列。代码显示如下：importnumpyasnpa=np.array([1,2,3])a.shape#(3,)b=np.array([[1,2,3],[3,4,5]])b.shape#(2,3)c=np

ViviranZ·2023-04-10 15:45

Pytorch教程之torch.mm、torch.bmm、torch.matmul、masked_fill

文章目录1、简介2、torch.mm3、torch.bmm4、torch.matmul5、masked_fill1、简介这几天正在看NLP中的注意力机制，代码中涉及到了一些关于张量矩阵乘法和填充一些代码

steelDK·2023-04-07 23:59

torch中的乘法符号(*),torch.mm()和torch.matmul(),torch.mul(), torch.bmm()

前言torch中常见的一些矩阵乘法和元素乘积，说白了无非就是以下四种，为了避免忘了，做个笔记乘法符号*torch.mul()torch.mmtorch.matmultorch.dot1.对比乘法符号*#shape=(2,5)node=tensor([[1,1,1,0,0],[1,1,1,1,1]])node_0=node.unsqueeze(-1)'''tensor([[[1],[1],[1],[

模糊包·2023-04-06 20:13

torch.mm, torch.mul, torch.matmul

一、点乘点乘都是broadcast的，可以用torch.mul(a,b)实现，也可以直接用*实现。a=torch.ones(3,4)atensor([[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.]])b=torch.Tensor([1,2,3]).reshape((3,1))btensor([[1.],[2.],[3.]])torch.mul(a,b)tenso

·2023-04-06 20:11

pytorch中的乘法：mul matmul mm bmm @ *

目录mulbroadcast运算符*matmul运算符@mmbmmmultorch.mul(a,b)如果a和b的shape相同，则结果是对应位置的元素相乘，输出的shape不变。

拿铁大侠·2023-04-06 20:38

torch.mm, torch.mul, torch.matmul的区别

一、点乘torch.mul(a,b)是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度一般相等，比如a的维度是(1,2)，b的维度是(1,2)，返回的仍是(1,2)的矩阵>>>a=torch.rand(1,2)>>>b=torch.rand(1,2)>>>torch.mul(a,b)#返回1*2的tensor#乘列向量>>>a=torch.ones(3,4)>>>atensor([[1.,1.,1.,1.],[

一小坨北北·2023-04-06 20:38

pytorch中torch.mul、torch.mm/torch.bmm、torch.matmul的区别

预备知识：矩阵的各种乘积三者对比torch.mul:两个输入按元素相乘，内积分两种情况，默认其中一个是tensor另一个也是tensor，那么两者就要符合broadcasedt的规则另一个是标量，那就用标量的数值乘对应tensor就好torch.mm:特指二维矩阵乘法，外积Ifinputis(n×m)tensor,mat2isa(m×p)tensor,outwillbea(n×p)tensor.b

Alex Ruan·2023-04-06 20:36

torch.mm() torch.sparse.mm() torch.bmm() torch.mul() torch.matmul()的区别

目录torch.mm()torch.sparse.mm()torch.bmm()torch.mul()torch.matmul()总结torch.mm()二维矩阵的乘法，假设输入矩阵mat1维度是(m×

小风_·2023-04-06 20:06

torch.matmul()、torch.mul()等函数使用法则

一、torch.matmul()函数torch.matmul()函数可以用于1维向量×1维向量，1维向量×2维矩阵，2维矩阵×1维向量，矩阵相乘等不同情况。现将相关案例进行介绍方便日后回顾。

奋进的LY·2023-04-06 20:02

Pytorch矩阵乘法之torch.mul() 、 torch.mm() 及torch.matmul()的区别

torch.mul()、torch.mm()及torch.matmul()的区别一、简介torch.mul(a,b)是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1,2)，b的维度是(1,2

irober·2023-04-06 20:02

torch.mul、matmul、mm、bmm的区别

torch.multorch.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.m

原来是大海·2023-04-06 20:31

torch.mul、torch.mm、torch.bmm、torch.matmul的区别

torch.multorch.mul(input,other,out=None)功能：对位相乘，可以广播该函数能处理两种情况：input是矩阵/向量，other是标量这个时候是就是input的所有元素乘上otherinput是矩阵/向量，other是矩阵/向量这时outi=inputi×otheriout_i=input_i\timesother_iouti=inputi×otheri，对位相乘，

KirutoCode·2023-04-06 20:00

torch中的mul()、matmul()和mm()

1.mul()源码中是这样的。可以看到主要有两个参数是必要的，分别是两个tensor向量。defmul(input:Union[Tensor,Number],other:Union[Tensor,Number],*,out:Optional[Tensor]=None)->Tensor:...用例子测试一下：importtorcha=torch.tensor([1,3])b=torch.tensor

刘先生的u写倒了·2023-04-06 20:59

keras vgg16:InvalidArgumentError (see above for traceback): Matrix size-incompatible: In[0]: [32,167

我在利用vgg提取的特征来进行迁移学习的时候，发现模型报了一个未知的错误：Causedbyopu'dense_2/MatMul',definedat:File"HARRISON_feature_model.py

农民小飞侠·2023-03-31 20:06

python中@符的用法

有两种用法,一个是用于装饰器,一个是用于矩阵乘法的重载符#用法一:语法糖#在python2.x和=python3.5中使用,python2中不能用#此用法其实就是操作符重载,解释器会把@运算转换成对__matmul

caixxiong·2023-03-30 13:08

CUDA Samples-matMul

凉凉zz·2023-03-24 16:01

（报错）RuntimeError: expected scalar type Float but found Long

报错代码importtorchdefsynthetic_data(w,b,num_examples):X=torch.normal(0,1,(num_examples,len(w)))y=torch.matmul

超级无敌之极度乖巧·2023-02-07 13:47

【torch小知识点03】矩阵乘法总结

03】2023.01.24矩阵乘法点乘和torch.mul(a,b)点积torch.dot(a,b)二维矩阵乘法torch.mm(a,b)三维矩阵乘法torch.bmm(a,b)高维矩阵乘法torch.matmul

羊老羊·2023-02-06 13:18

Pytorch第三章线性神经网络线性回归实现

.生成1000个数据#生成数据defsynthetic_data(w,b,num_examples):X=torch.normal(0,1,(num_examples,len(w)))y=torch.matmul

努力学习做大佬·2023-02-05 09:37

动手学习深度学习（总结梳理）——22. 循环神经网络（RNN）

torch.normal(0,1,(3,1)),torch.normal(0,1,(1,4))H,W_hh=torch.normal(0,1,(3,4)),torch.normal(0,1,(4,4))torch.matmul

TheFanXY·2023-02-03 17:39

output = input.matmul(weight.t()) RuntimeError: expected scalar type Long but found Float 错误解决

在使用pytorch的nn.Linear时出现错误RuntimeError:expectedscalartypeLongbutfoundFloat这里报错的原因是我的输入是Longtensor，因此这里将输入改为Floattensor数据类型就可以了。

孙敬博·2023-02-01 14:48

tensorflow中的乘法

在tensorflow中向量、矩阵乘法大概可以分为两种：1、代数乘法；2、对应元素相乘这两种运算使用两种运算模式：代数乘法使用matmul。对应元素相乘使用*号。下面给出例子。

bjay·2023-02-01 12:56

Python中报错提示ValueError: setting an array element with a sequence.

于是按照正确的模型算法将代码写为如下，并运行成功：x[k]=xj[k,:]@bjValueError:matmul:Inputoperand1hasamismatchi

春风惹人醉·2023-01-31 19:35

Transformer中self-attention实现

Transformer的实现，不实际生产使用下面代码"""importtensorflowastfdefscaled_dot_product_attention(q,k,v):"""缩放点积注意力"""#QK点积matmul_qk

&永恒的星河&·2023-01-31 11:16

【动手学深度学习】线性回归从零实现

动手学深度学习线性回归从零实现生成数据集tf.zeros()tf.random.normaltf.reshape()tf.matmul()读取数据range()random.shuffle()tf.constantyield

往阳光走·2023-01-31 09:32

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