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一，对应点相乘，x.mul(y) ，即点乘操作，点乘不求和操作，又可以叫作Hadamard product；点乘再求和，即为卷积
data = [[1,2], [3,4], [5, 6]]
tensor = torch.FloatTensor(data)
tensor
Out[27]:
tensor([[ 1., 2.],
[ 3., 4.],
[ 5., 6.]])
tensor.mul(tensor)
Out[28]:
tensor([[ 1., 4.],
[ 9., 16.],
[ 25., 36.]])
二，矩阵相乘，x.mm(y) ， 矩阵大小需满足： (i, n)x(n, j)
tensor
Out[31]:
tensor([[ 1., 2.],
[ 3., 4.],
[ 5., 6.]])
tensor.mm(tensor.t()) # t()是转置
Out[30]:
tensor([[ 5., 11., 17.],
[ 11., 25., 39.],
[ 17., 39., 61.]])
以上这篇（标题）就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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