matmul 第5页

【Python数据科学快速入门系列 | 04】Numpy四则运算、矩阵运算和广播机制的爱恨情仇

blog.csdn.net/RobotFutures/article/details/126493989文章目录1.概述2.四则运算2.1加法2.2减法2.3乘法2.4除法3.矩阵运算3.1np.dot函数3.2np.matmul

机器未来·2022-08-25 07:39

Tensorflow笔记——第一讲：神经网络计算

生成均匀分布随机数：1.4常用函数1.4.1求最大最小值等函数：1.4.2tf.Variable()函数将变量标记为“可训练”：1.4.3数学运算函数：1.4.4平方、次方与开方函数：1.4.5矩阵乘法函数tf.matmul

Ma Sizhou·2022-08-24 11:56

深度学习 | pytorch（二）

文章目录十、基本运算1、加减乘除add/minus/multiply/divid2、matmul（1）2dtensormatmul（2）>2dtensormatmul3、矩阵次方①.pow(阶数)②平方根

Begonia_cat·2022-08-20 07:37

730-1

:密码配置文件--存放用户密码1.3/etc/group:组信息文件1.4/etc/gshadow:组密码文件2vim编辑器使用3github入门使用4tensorflowpython函数4.1tf.matmul

韩三宝·2022-08-10 07:56

TensorFlow笔记——常用运算函数解析

1.矩阵乘法tf.matmul(a,b,transpose_a=False,transpose_b=False,adjoint_a=False,adjoint_b=False,a_is_sparse=False

手撕机·2022-07-25 09:09

Self-attention 和Multi-head attention

__init__()defforward(self,Q,K,V,attn_mask):scores=torch.matmul(Q,K.transpose(-1,-2))

Bruce-XIAO·2022-07-20 07:40

MindSpore求导传入sens值时infer报错For 'MatMul', the input dimensions

1报错描述1.1系统环境HardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):GPUSoftwareEnvironment:MindSporeversion(sourceorbinary):1.7.0Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.5OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ubunt

·2022-07-16 22:42

动手学习深度学习2.0-线性回归的从零开始实现&pytorch框架实现

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

勇往直前的力量·2022-07-15 07:58

Pytorch深度学习一些笔记

在的笔记系统看到自己还写过一篇这个，放出来一下，不然就发霉了torch.mul()、torch.mm()及torch.matmul()的区别1、torch.mul(a,b)是矩阵a和b对应位相乘，a和b

可能性之兽·2022-07-10 15:17

考虑关系的图卷积神经网络R-GCN的一些理解以及DGL官方代码的一些讲解

文章目录前言R-GCN传播公式正则化DGL中的R-GCN实体分类的实例nn.Parametertorch.matmul参考前言昨天写的GCN的一篇文章入榜了，可喜可贺。

Icy Hunter·2022-07-02 07:06

pytorch中常用的乘法运算及相关的运算符(@和*）

目录前言1、torch.mm2、torch.bmm3、torch.mul4、torch.mv5、torch.matmul6、@运算符7、*运算符附：二维矩阵乘法总结前言这里总结一下pytorch常用的乘法运算以及相关的运算符

·2022-06-10 17:32

3.2线性回归的从零实现

defsynthetic_data(w,b,num_examples):#@save"""生成y=Xw+b+噪声"""#正太分布X=torch.normal(0,1,(num_examples,len(w)))y=torch.matmul

小白抗小枪·2022-05-30 07:00

简单的常量和变量的运算实例

希望各位新手能在学习之后熟练tensorflow相关操作简单的常量运算代码importtensorflowastfv1=tf.constant([[5,6]])v2=tf.constant([[2],[4]])p1=tf.matmul

·2022-04-13 19:21

nlp自然语言处理学习CBOW模型类实现示例解析

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SoftmaxwithLos

·2022-04-05 17:14

PyTorch 中 torch.matmul() 函数的文档详解

官方文档torch.matmul()函数几乎可以用于所有矩阵/向量相乘的情况，其乘法规则视参与乘法的两个张量的维度而定。关于PyTorch中的其他乘法函数可以看这篇博文，有助于下面各种乘法的理解。

Lowell_liu·2022-03-04 10:00

PyTorch 中的乘法：mul()、multiply()、matmul()、mm()、mv()、dot()

torch.mul()函数功能：逐个对input和other中对应的元素相乘。本操作支持广播，因此input和other均可以是张量或者数字。举例如下：>>>importtorch>>>a=torch.randn(3)>>>atensor([-1.7095,1.7837,1.1865])>>>b=2>>>torch.mul(a,b)tensor([-3.4190,3.5675,2.3730])#这

Lowell_liu·2022-03-03 22:00

pytorch学习笔记之pytorch进阶

pytorch进阶Broadcast广播自动扩展拼接与拆分cat（拼接）stack（拼接）split按长度拆分chunk按个数拆分数学运算Add/minus/multiply/divide加减乘除mm/matmul

ljc_coder·2022-02-19 07:01

python中np.multiply()、np.dot()、"*"、np.matmul()的区别与联系

numpy中np.multiply()、np.dot()、"*"、np.matmul()的区别与联系类别np.multiplynp.dot()"*"np.matmul()数组对应位置相乘，输出与原数组大小一致秩为

弈宸卜苒·2022-02-18 05:31

2019-02-13:tf.layers.dense

dense函数相当于matmul，这个已经经过试验验证importtensorflowastfimportnumpyasnpa=np.array([[1,2],[2,3]])factor=np.array

AI_Finance·2022-02-09 22:38

2019-05-19 矩阵快速幂vector实现

值得注意的是如何进行初始化，pow实现的时候，B初始化为单位矩阵，符合矩阵运算的性质/*矩阵快速幂运算*/typedefvectorvec;typedefvectormat;typedeflonglongll;matmul

桐桑入梦·2022-02-06 12:28

build a neural network报错

InternalError(seeabovefortraceback):BlasGEMMlaunchfailed:a.shape=(300,1),b.shape=(1,10),m=300,n=10,k=1[[Node:MatMul

_sunnyRain·2022-02-04 17:55

python：TensorFlow深度学习框架学习笔记

importtensorflowastf#创建一个常量op，为一个一行两列的矩阵m1=tf.constant([[3,3]])#创建两行一列的矩阵m2=tf.constant([[2],[3]])#创建矩阵乘法product=tf.matmul

JackHCC·2022-02-03 15:36

PyTorch 19. PyTorch中相似操作的区别与联系

reshape()总结expand()和repeat()expand()repeat()乘法操作二维矩阵乘法torch.mm()三维带batch的矩阵乘法torch.bmm()多维矩阵乘法torch.matmul

DCGJ666·2021-12-09 11:23

深度学习入门初探——多层感知机的神经网络式实现

深度学习入门初探——感知机的初级理解深度学习入门初探——简单的激活函数在看源码之前，需要理解一下Numpy的几个乘法的区别：对应元素相乘:multiply函数或*线性代数中矩阵乘法：dot函数或matmul

clyfk·2021-11-08 00:34

PyTorch一小时掌握之基本操作篇

目录创建数据torch.empty()torch.zeros()torch.ones()torch.tensor()torch.rand()数学运算torch.add()torch.sub()torch.matmul

·2021-09-08 11:33

TensorFlow中tf.batch_matmul()的用法

TensorFlow中tf.batch_matmul()用法如果有两个三阶张量，size分别为a.shape=[100,3,4]b.shape=[100,4,5]c=tf.batch_matmul(a,

·2021-08-19 19:12

浅谈Tensorflow2对GPU内存的分配策略

目录一、问题源起二、开发环境三、Tensorflow针对GPU内存的分配策略四、问题分析验证五、GPU分配策略分析六、扩展一、问题源起从以下的异常堆栈可以看到是BLAS程序集初始化失败，可以看到是执行MatMul

·2021-08-13 08:52

numpy dot，* ，multiply区别

>>np.dot(3,4)12>>>np.dot([2j,3+3j],[2j,3j])(-13+9j)如果a和b是2-Darrays,作用是矩阵的乘积，a和b的维数要满足矩阵乘积维数要求，此时推荐使用matmul

lysh1987·2021-06-23 00:45

TensorFlow的读写方式

#coding=utf8importtensorflowastfa=tf.constant([[1,2],[3,4]])b=tf.constant([[1,2],[3,4]])c=tf.matmul(a

奔跑_7182·2021-06-04 06:41

python numpy中multiply与*及matul 的区别说明

1、对于矩阵（matrix）而言multiply是对应元素相乘，而*、np.matmul()函数与np.dot()函数相当于矩阵乘法（矢量积），对应的列数和行数必须满足乘法规则；如果希望以数量积的方式进行

·2021-05-26 13:43

pytorch中的matmul与mm,bmm区别说明

pytorch中matmul和mm和bmm区别matmulmmbmm结论先看下官网上对这三个函数的介绍。

·2021-05-13 11:10

Deep Learning——TensorFlow中的OP

Operation对象是通过op构造函数（如：tf.matmul()，也即操作函数）创建的。

Star星屹程序设计·2021-05-06 15:40

tf.matmul VS tf.multiply

tf.matmul(a,b...)Multipliesmatrixabymatrixb,producinga*b.tf.multiply(x,y,name=None)Returnsx*yelement-wise.importnumpyasnpimporttensorflowastfA

xyq_learn·2021-04-27 13:16

Bilinear Attention Networks 代码记录

（改成了使用torch.matmul主要是为了将代码和论文公式对应上，也验证了计算的结果应该是一致的）源码来源：https://github.com/jnhwkim/ban-vqa以下代码位于此处，其中

Curya·2021-04-19 16:17

【深度学习】python矩阵乘积运算(multiply/maumul/*/@)

在训练数据时经常涉及到矩阵运算，有段时间没有练习过了，手便生疏了，今天重新测了一把，python中各类矩阵运算举例如下，可以清楚的看到tf.matmul(A,C)=np.dot(A,C)=A@C都属于叉乘

梅津太郎·2021-04-18 12:19

tensorflow报错：AttributeError: module ‘tensorflow._api.v2.compat.v1‘ has no attribute ‘Sessions‘，亲测有效

hasnoattribute‘Sessions’importtensorflowastfmatrix1=tf.constant([[3,3]])matrix2=tf.constant([[2],[2]])product=tf.matmul

秃头小苏·2021-04-14 16:04

TF计算操作

importtensorflowastftf.argmax()返回最大值的位置eg:t1=[2,1,8]t2=[[3,4,8],[2,9,4]]tf.argmax(t1,1)==>2tf.argmax(t2,1)==>[2,1]tf.matmul

想飞的大兔子·2021-04-13 23:24

Python学习-乘法操作：点乘和叉乘

已知torch.Tensor有4种常见的乘法：*,torch.mul,torch.mm,torch.matmul.本文抛砖引玉，简单叙述一下这4种乘法的区别，具体使用还是要参照官方文档。

静静和大白·2021-02-16 16:35

Pytorch学习笔记 2.1：深度学习库

())a=torch.randn(10000,1000)#随机生成服从正态分布10000行x1000列的张量b=torch.randn(1000,2000)t0=time.time()c=torch.matmul

落雪wink·2021-01-23 13:10

numpy的矩阵求逆

强行使用该方法会导致较大的误差；这时可以使用SVD矩阵分解的方法，舍去相关特征：matrixu,s,v=np.linalg.svd(matrix,full_matrices=False)#截断式矩阵分解inv=np.matmul

qq_长期不在·2020-11-03 16:24

numpy 矩阵相乘：matmul, 或@

numpy.matmul(a,b)或a@b可以实现两矩阵相乘的效果，这里a和b必须为numpy的数据类型。

空空766·2020-09-16 06:45

np.dot与np.matmul的区别

2.np.matmul中禁止矩阵与标量的乘法。3.在矢量乘矢量的內积运算中，np.matmul与np.dot没有区别。

云中蜗·2020-09-16 06:33

numpy np.matmul()（两个数组的矩阵乘积）

frommultiarraydefmatmul(a,b,out=None):#realsignatureunknown;restoredfrom__doc__"""matmul(a,b,out=None

Dontla·2020-09-16 05:37

numpy中matmul的使用（个人笔记）

numpy中matmul的使用简介：numpy.matmul函数返回两个数组的矩阵乘积。当两个数组都是二维数组的时候，就是数学上的两个矩阵的乘积。

枫城雪·2020-09-16 05:24

Tensorflow之基本操作

那就从最基础的开始学起#Variable用法importtensorflowastfw=tf.Variable([[0.5,1.0]])x=tf.Variable([[2.0],[1.0]])y=tf.matmul

pyswt·2020-09-15 19:59

TensorFlow 初体验--基本操作的学习

importtensorflowastfmatrix1=tf.constant([[3,3]])#常量,1行2列矩阵matrix2=tf.constant([[2],[2]])#常量2行1列矩阵product=tf.matmul

飞絮_culeao·2020-09-15 19:50

详解torch.Tensor的4种乘法

torch.Tensor有4种常见的乘法：*,torch.mul,torch.mm,torch.matmul.本文抛砖引玉，简单叙述一下这4种乘法的区别，具体使用还是要参照官方文档。

·2020-09-15 17:28

Tensor——基本运算

文章目录broadcasting加减乘除矩阵运算torch.mm()torch.matmul()/@二维：>二维powsqrt/sqrtexp/log近似值梯度裁剪最大、最小值：.clamp()broadcastingexpand

花里梦雨·2020-09-15 05:16

TensorFlow训练参数存为npy格式并调用——线性回归

importtensorflowastfimportnumpyasnp#In[]x=tf.random_normal([100,1],mean=1.75,stddev=0.5,name="my_data")y_true=tf.matmul

小小飞在路上·2020-09-15 01:51

TensoFlow解决过拟合问题：正则化、滑动平均模型、衰减率

使用激活函数的前向传播算法：a=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+biases1。反向传播算法反向传播算法是训练神经网络的核心算法。

萝卜虫·2020-09-14 19:31

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