PyTorch의 멀티

커피 한잔 사주세요😄

*메모:

• 내 게시물에 add()에 대한 설명이 나와 있습니다.
• 내 게시물은 sub()를 설명합니다.
• 내 게시물에서는 div()에 대해 설명합니다.
• 내 게시물에서는 나머지()에 대해 설명합니다.
• 내 게시물에서는 fmod()에 대해 설명합니다.

mul()은 0개 이상의 요소나 스칼라로 구성된 0D 이상의 D 텐서 또는 0개 이상의 요소와 스칼라로 구성된 0D 이상의 D 텐서 중 두 개와 곱셈을 수행할 수 있습니다. 아래와 같이 0개 이상의 요소로 구성된 0D 이상의 D 텐서를 가져옵니다.

*메모:

• mul()은 토치나 텐서와 함께 사용할 수 있습니다.
• 토치(유형: 텐서 또는 int, float, complex 또는 bool의 스칼라)를 사용하거나 텐서(유형: int, float, complex 또는 bool의 텐서)를 사용하는 첫 번째 인수(입력)(필수).
• torch의 두 번째 인수 또는 텐서의 첫 번째 인수는 other(필수 유형: 텐서 또는 int, float, complex 또는 bool의 스칼라)입니다.
• 토치에 out 인수가 있습니다(Optional-Default:None-Type:tensor): *메모:
  • out=을 사용해야 합니다.
  • 내 게시물이 주장을 설명합니다.
• Multiply()는 mul()의 별칭입니다.

import torch

tensor1 = torch.tensor([9, 7, 6])
tensor2 = torch.tensor([[4, -4, 3], [-2, 5, -5]])

torch.mul(input=tensor1, other=tensor2)
tensor1.mul(other=tensor2)
# tensor([[36, -28, 18], [-18, 35, -30]])

torch.mul(input=9, other=tensor2)
# tensor([[36, -36, 27], [-18, 45, -45]])

torch.mul(input=tensor1, other=4)
# tensor([36, 28, 24])

torch.mul(input=9, other=4)
# tensor(36)

tensor1 = torch.tensor([9., 7., 6.])
tensor2 = torch.tensor([[4., -4., 3.], [-2., 5., -5.]])

torch.mul(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[36., -28., 18.], [-18., 35., -30.]])

torch.mul(input=9., other=tensor2)
# tensor([[36., -36., 27.], [-18., 45., -45.]])

torch.mul(input=tensor1, other=4.)
# tensor([36., 28., 24.])

torch.mul(input=9., other=4.)
# tensor(36.)

tensor1 = torch.tensor([9.+0.j, 7.+0.j, 6.+0.j])
tensor2 = torch.tensor([[4.+0.j, -4.+0.j, 3.+0.j],
                        [-2.+0.j, 5.+0.j, -5.+0.j]])
torch.mul(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[36.+0.j, -28.+0.j, 18.+0.j],
#         [-18.+0.j, 35.+0.j, -30.+0.j]])

torch.mul(input=9.+0.j, other=tensor2)
# tensor([[36.+0.j, -36.+0.j, 27.+0.j],
#         [-18.+0.j, 45.+0.j, -45.+0.j]])

torch.mul(input=tensor1, other=4.+0.j)
# tensor([36.+0.j, 28.+0.j, 24.+0.j])

torch.mul(input=9.+0.j, other=4.+0.j)
# tensor(36.+0.j)

tensor1 = torch.tensor([True, False, True])
tensor2 = torch.tensor([[False, True, False], [True, False, True]])

torch.mul(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[False, False, False],
#         [True, False, True]])

torch.mul(input=True, other=tensor2)
# tensor([[False, True, False], [True, False, True]])

torch.mul(input=tensor1, other=False)
# tensor([False, False, False])

torch.mul(input=True, other=False)
# tensor(False)

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