在PyTorch中，torch.bmm函数用于执行批量矩阵相乘（Batch Matrix Multiplication）。它接受三维张量作为输入，并执行批量矩阵相乘的操作。

具体来说，假设我们有两个输入张量A和B，它们的维度分别为

（b，n，m）

和

（b，m，p）

其中b表示批量大小，n、m和p分别表示矩阵的行数和列数。
那么torch.bmm的操作可以表示为：

C = torch.bmm(A, B)

结果张量C的维度为

（b，n，p）

其中每个元素C[i]是矩阵A[i]和B[i]的乘积。

在执行批量矩阵相乘时，torch.bmm会对每个批次中的矩阵进行相乘，因此需要保证两个输入张量A和B的batch_size维度是相同的。

这种批量矩阵相乘操作在深度学习中常用于处理多个样本或数据批次的情况，特别是在循环神经网络（RNN）和注意力机制等模型中经常出现。torch.bmm提供了一种高效的方式来执行这样的批量矩阵相乘操作。