pytorch 中的 @ 和 * 运算符

import torch
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.tensor([[2, 1], [4, 3]])
print("x_shape", x.shape)
print("y_shape", y.shape)c = x@y
print("c_shape", c.shape)
print(c)# 结果：
x_shape torch.Size([2, 2])
y_shape torch.Size([2, 2])
c_shape torch.Size([2, 2])
tensor([[10,  7],[22, 15]])

import torch
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.tensor([[2, 1], [4, 3]])
print("x_shape", x.shape)
print("y_shape", y.shape)d = x*y
print("d_shape", d.shape)
print(d)# 结果：
x_shape torch.Size([2, 2])
y_shape torch.Size([2, 2])
d_shape torch.Size([2, 2])
tensor([[ 2,  2],[12, 12]])

所以，@ 和 * 代表矩阵的两种相乘方式：

@ 表示常规的数学上定义的矩阵相乘；

* 表示两个矩阵对应位置处的两个元素相乘

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pytorch 中的 @ 和 * 运算符

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@ 表示常规的数学上定义的矩阵相乘；

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