tensor数学运算

1.add/minus/multiply/divide

直接使用+-*/ 或 使用add、sub、mul、div

a+b 相当于 torch.add(a,b)

2.matmul矩阵相乘

torch.matmal 或 @? ? #只针对2维数据运算

torch.matmul(a,b) 相当于 a@b

使用matmul对4维tensor元素时，默认前面都不变只计算最后两维

#使用matmul对4维tensor元素时，默认前面都不变只计算最后两维 a = tensor.rand(4,3,28,64) b = tensor.rand(4,3,64,32) tensor.matmul(a,b).shape # tensor.Size([4,3,28,32]) #a与b不符合boardcasting机制，报错 a = tensor.rand(4,3,28,64) b = tensor.rand(4,64,32) tensor.matmul(a,b).shape # 报错 #a与b符合boardcasting机制，相乘时b会自动拓展维[4,3,64,32] a = tensor.rand(4,3,28,64) b = tensor.rand(4,1,64,32) tensor.matmul(a,b).shape # tensor.Size([4,3,28,32])

3.power次方

求三次方：a.pow(3) 相当于 a**3

开二次方：a.sqrt()??相当于 a**(0.5)

平方根的倒数：a.rsqrt()

4.exp/log

5.approximation

.floor() .ceil()? ?#向下/上取整

.round()? ?#四舍五入

.trunc() .frac()? ?#裁剪为整数/小数部分

6.clamp裁剪

#In [5]? 最小值10

#In [7]? 裁成0到10之间

---

1.本站遵循行业规范，任何转载的稿件都会明确标注作者和来源；2.本站的原创文章，会注明原创字样,如未注明都非原创，如有侵权请联系删除！；3.作者投稿可能会经我们编辑修改或补充；4.本站不提供任何储存功能只提供收集或者投稿人的网盘链接。