Python PyTorch chain_matmul用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.chain_matmul 的用法。

用法:

torch.chain_matmul(*matrices, out=None)

參數：

• matrices(張量...) -2 個或多個二維張量的序列，其乘積將被確定。

• out(Tensor,可選的) -輸出張量。如果 out = None 則忽略。

返回：

如果 i^{th} 張量的尺寸為 p_{i} \times p_{i + 1} ，則乘積的尺寸為 p_{1} \times p_{N + 1} 。

返回類型：

Tensor

返回 N 二維張量的矩陣乘積。該乘積是使用矩陣鏈順序算法有效計算的，該算法選擇在算術運算方麵產生最低成本的順序 ([CLRS])。注意，由於這是一個計算乘積的函數，所以N需要大於等於2；如果等於 2，則返回一個簡單的 matrix-matrix 產品。如果 N 為 1，那麽這是一個 no-op - 原始矩陣按原樣返回。

警告

torch.chain_matmul() 已棄用，並將在未來的 PyTorch 版本中刪除。請改用 torch.linalg.multi_dot() ，它接受兩個或多個張量的列表，而不是多個參數。

例子：

>>> a = torch.randn(3, 4)
>>> b = torch.randn(4, 5)
>>> c = torch.randn(5, 6)
>>> d = torch.randn(6, 7)
>>> torch.chain_matmul(a, b, c, d)
tensor([[ -2.3375,  -3.9790,  -4.1119,  -6.6577,   9.5609, -11.5095,  -3.2614],
        [ 21.4038,   3.3378,  -8.4982,  -5.2457, -10.2561,  -2.4684,   2.7163],
        [ -0.9647,  -5.8917,  -2.3213,  -5.2284,  12.8615, -12.2816,  -2.5095]])