PyTorch 中的 mul

請我喝杯咖啡☕

*備忘錄：

• 我的帖子解釋了 add()。
• 我的帖子解釋了 sub()。
• 我的帖子解釋了 div()。
• 我的帖子解釋了餘數()。
• 我的帖子解釋了 fmod()。

mul() 可以與零個或多個元素或標量的 0D 或多個 D 張量中的兩個或零個或多個元素和一個標量的 0D 或多個 D 張量進行乘法。取得零個或多個元素的 0D 或多個 D 張量，如下所示：

*備忘錄：

• mul() 可以與 torch 或張量一起使用。
• 第一個參數（輸入）使用 torch（類型：int、float、complex 或 bool 的張量或標量）或使用張量（類型：int、float、complex 或 bool 的張量）（必要）。
• 帶有 torch 的第二個參數或帶有張量的第一個參數是其他（必需類型：張量或 int、float、complex 或 bool 標量）。
• torch 存在 out 參數（可選-預設：無-型別：張量）： *備註：
  • 必須使用 out=。
  • 我的貼文解釋了論點。
• multiply() 是 mul() 的別名。

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)

以上是PyTorch 中的 mul的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！