1 引言

做深度学习过程中免不了使用pytorch，刚上手可能觉得pytorch是一门新语言。过一段时间之后发现其用法跟python极其相似，python的很多函数名都可以用到torch中。当然也有一些不同，毕竟张量的计算可以用GPU啊。

2 torch.mul(a, b)

torch.mul(a, b) 是矩阵 a a a 和 b b b 对应位相乘， a a a 和 b b b 的维度必须相等，比如 a a a的维度是 ( 1 , 2 ) (1, 2) (1,2)， b b b 的维度是 ( 1 , 2 ) (1, 2) (1,2)，返回的仍是 ( 1 , 2 ) (1, 2) (1,2)的矩阵，和 a ∗ b a*b a∗b 效果相同。其实这个矩阵或者向量的乘法操作就是 H a d a m a r d Hadamard Hadamard 乘积哈达玛乘积，具体操作细节查看如下。这个操作跟乘以b一样。

import torcha = torch.tensor([[1,1],[2,2]])b = torch.tensor([[1,1],[0,2]])result2 = torch.mul(a,b)  # 对应位相乘
result2: tensor([[1, 1],[0, 4]])result3 = a * b  # 对应位相乘
result3: tensor([[1, 1],[0, 4]])

3 torch.mm(a, b)

torch.mm(a, b) 是矩阵a和b矩阵相乘，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵。这个操作很熟悉了，这就是很常用的矩阵运算。
下面看几行代码

import torcha = torch.tensor([[1,1],[2,2]])b = torch.tensor([[1,1],[0,2]])result1 = torch.mm(a,b)  # 矩阵相乘
result1: tensor([[1, 3],[2, 6]])

4 torch.matmul()

torch.matmul()的用法比torch.mm更高级，torch.mm只适用于二维矩阵，而torch.matmul可以适用于高维。当然，对于二维的效果等同于torch.mm（）。关于torch.matmul的详细介绍可以看torch.matmul()用法介绍。

5 torch.spmm()

参考文献

[1]torch.matmul()用法介绍
[2]pytorch:torch.mm()和torch.matmul()

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