一，對應點相乘，x.mul(y) ，即點乘操作，點乘不求和操作，又可以叫作Hadamard product；點乘再求和，即為卷積

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.,[ 9.,16.],[ 25.,36.]])

二，矩陣相乘，x.mm(y) ， 矩陣大小需滿足： (i,n)x(n,j)

tensor
Out[31]: 
tensor([[ 1.,6.]])
 
tensor.mm(tensor.t()) # t()是轉置
Out[30]: 
tensor([[ 5.,11.,17.],[ 11.,25.,39.],[ 17.,39.,61.]])

以上這篇（標題）就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。