PyTorch 中的 mul

请我喝杯咖啡☕

*备忘录：

• 我的帖子解释了 add()。
• 我的帖子解释了 sub()。
• 我的帖子解释了 div()。
• 我的帖子解释了余​​数()。
• 我的帖子解释了 fmod()。

mul() 可以与零个或多个元素或标量的 0D 或多个 D 张量中的两个或零个或多个元素和一个标量的 0D 或多个 D 张量进行乘法。获取零个或多个元素的 0D 或多个 D 张量，如下所示：

*备忘录：

• mul() 可以与 torch 或张量一起使用。
• 第一个参数（输入）使用 torch（类型：int、float、complex 或 bool 的张量或标量）或使用张量（类型：int、float、complex 或 bool 的张量）（必需）。
• 带有 torch 的第二个参数或带有张量的第一个参数是其他（必需类型：张量或 int、float、complex 或 bool 标量）。
• torch 存在 out 参数（可选-默认：无-类型：张量）： *备注：
  • 必须使用 out=。
  • 我的帖子解释了论点。
• multiply() 是 mul() 的别名。

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的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！