本文简要介绍python语言中 torch.mul
的用法。
用法:
torch.mul(input, other, *, out=None) → Tensor
将
input
乘以other
。支持广播到通用形状、类型提升以及整数、浮点数和复杂输入。
例子:
>>> a = torch.randn(3) >>> a tensor([ 0.2015, -0.4255, 2.6087]) >>> torch.mul(a, 100) tensor([ 20.1494, -42.5491, 260.8663]) >>> b = torch.randn(4, 1) >>> b tensor([[ 1.1207], [-0.3137], [ 0.0700], [ 0.8378]]) >>> c = torch.randn(1, 4) >>> c tensor([[ 0.5146, 0.1216, -0.5244, 2.2382]]) >>> torch.mul(b, c) tensor([[ 0.5767, 0.1363, -0.5877, 2.5083], [-0.1614, -0.0382, 0.1645, -0.7021], [ 0.0360, 0.0085, -0.0367, 0.1567], [ 0.4312, 0.1019, -0.4394, 1.8753]])
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注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torch.mul。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。