Pytorch 中 matmul 广播方式

一、两个 1 维，向量内积

a = torch.ones(3)
b = torch.ones(3)
print(torch.matmul(a,b))  # tensor(3.)

二、两个 2 维，矩阵相乘

a = torch.ones(3,4)
b= torch.ones(4,3)
print(torch.matmul(a,b))  
# tensor([[4., 4., 4.],
#        [4., 4., 4.],
#        [4., 4., 4.]])

三、一个 1 维，二个 2 维，矩阵和向量相乘

注意：相靠近的那个维数要相同，比如（7）和（7,8,5)，又比如（7,8,5）和（5）

a = torch.ones(3)
b= torch.ones(3,4)
print(torch.matmul(a,b))  # tensor([3., 3., 3., 3.])a = torch.ones(3,4)
b = torch.ones(4)
print(torch.matmul(a,b))  # tensor([4., 4., 4.])

四、高维情况

注意：两个都高于 2 维，那么除掉最后两个维度外（最后两个维度满足矩阵乘法，即(m,k)*(k,n)），剩下的满足广播机制

a=torch.ones(5,3,4,1)
b=torch.ones(  3,1,1)
print(torch.matmul(a,b))