PyTorch torch.baddbmm-Funktion
PyTorch torch-Referenzhandbuch
torch.baddbmmEs ist eine Funktion in PyTorch, mit der eine Batch-Matrixmultiplikation durchgeführt und das Ergebnis zu einer Eingabe-Batch-Matrix addiert wird. Sie führt die Matrixmultiplikation für jedes Matrizenpaar in batch1 und batch2 aus und addiert dann das Ergebnis zur entsprechenden Matrix in input.
Funktionsdefinition
torch.baddbmm(input, batch1, batch2, *, beta=1.0, alpha=1.0, out=None)
Parameters:
input(Tensor): Eingabe-Batch-Matrix, Form (b, n, p).batch1(Tensor): Erste Batch-Matrix, Form (b, n, m).batch2(Tensor): Zweite Batch-Matrix, Form (b, m, p).beta(float, optional): Koeffizient, mit input multipliziert, Standardwert ist 1.0.alpha(float, optional): Koeffizient, mit dem Ergebnis von batch1 @ batch2 multipliziert, Standardwert ist 1.0.out(Tensor, optional): Ausgabe-Tensor.
Rückgabewert:
torch.Tensor: Gibt die Summe aus dem Ergebnis der Batch-Matrixmultiplikation und der Eingabe-Batch-Matrix zurück, mit der Form (b, n, p).
Anwendungsbeispiel
Beispiel
import torch
# Eingabe-Batch-Matrix und Batch-Matrizen erstellen
input = torch.randn(10, 3, 3)
batch1 = torch.randn(10, 3, 4)
batch2 = torch.randn(10, 4, 3)
# baddbmm ausführen
result = torch.baddbmm(input, batch1, batch2)
print("Form der Eingabe-Batch-Matrix:", input.shape)
print("Form der Batch-Matrix 1:", batch1.shape)
print("Form der Batch-Matrix 2:", batch2.shape)
print("Form des Ergebnisses:", result.shape)
print(result[0]) # Gib das erste Ergebnis aus
# Eingabe-Batch-Matrix und Batch-Matrizen erstellen
input = torch.randn(10, 3, 3)
batch1 = torch.randn(10, 3, 4)
batch2 = torch.randn(10, 4, 3)
# baddbmm ausführen
result = torch.baddbmm(input, batch1, batch2)
print("Form der Eingabe-Batch-Matrix:", input.shape)
print("Form der Batch-Matrix 1:", batch1.shape)
print("Form der Batch-Matrix 2:", batch2.shape)
print("Form des Ergebnisses:", result.shape)
print(result[0]) # Gib das erste Ergebnis aus
Das Ausgabeergebnis ist:
输入批量矩阵形状: torch.Size([10, 3, 3])
批量矩阵1形状: torch.Size([10, 3, 4])
批量矩阵2形状: torch.Size([10, 4, 3])
结果形状: torch.Size([10, 3, 3])
tensor([[-1.0917, 0.0174, -0.6599],
[ 1.0403, -0.3905, -0.6314],
[ 0.0988, -0.3047, 0.4841]])
Andere Erweiterungen