1.mul)
源码中是这样的。可以看到主要有两个参数是必要的，分别是两个tensor向量。
def mulinput: Union[Tensor, Number], other: Union[Tensor, Number], *, out: Optional[Tensor]=None) -> Tensor: ...
用例子测试一下：
import torcha = torch.tensor[1, 3])
b = torch.tensor[2, 5])
printtorch.mula, b))
输出的结果为
tensor[ 2, 15])
可以发现，mul通过对应位置相乘，得到的值填入tensor向量中，这样需要保证输入的两个向量维度和大小一直
2.matmul)
源码如下，函数参数为两个tensor向量
def matmulinput: Tensor, other: Tensor, *, out: Optional[Tensor]=None) -> Tensor: ...
测试例子：
import torcha = torch.tensor[1, 3])
b = torch.tensor[2, 5])
printtorch.matmula, b))
得出的结果为：tensor17)
可以看出，matmul是点积乘法，通过行乘列，相加的形式。
假设a=[a1a2]a=\begin{bmatrix} a_1&a_2 \end{bmatrix}a=[a1a2]，b=[b11b12b13b21b22b23]b=\begin{bmatrix} b_{11} & b_{12}&b_{13}\\ b{21} & b_{22}&b_{23} \end{bmatrix}b=[b11b21b12b22b13b23]
那么，有
matmula,b)=[a1∗b11+a2∗b21a1∗b12+a2∗b22a1∗b13+a2∗b23]matmula,b)=\begin{bmatrix} a_1*b_{11}+a_2*b_{21} & a_1*b_{12}+a_2*b_{22}&a_1*b_{13}+a_2*b_{23} \end{bmatrix} matmula,b)=[a1∗b11+a2∗b21a1∗b12+a2∗b22a1∗b13+a2∗b23]
3.mm)
源码如下，输入的参数要求是矩阵tensor向量，要求满足二维tensor，mm)的本质也是点乘
def mminput: Tensor, mat2: Tensor, *, out: Optional[Tensor]=None) -> Tensor: ...
这里也给出一个例子：
import torcha = torch.tensor[1, 3])
b = torch.tensor[2, 5])a = torch.unsqueezea, dim=0)
b = torch.unsqueezeb, dim=0).T
printa)
printb)
a = torch.mma, b)
printa)
输出的结果为：
tensor[[1, 3]])
tensor[[2],[5]])
tensor[[17]])
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1.mul)
源码中是这样的。可以看到主要有两个参数是必要的，分别是两个tensor向量。
def mulinput: Union[Tensor, Number], other: Union[Tensor, Number], *, out: Optional[Tensor]None) -> Tensor: …用例子测试一下：
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