Función torch.baddbmm de PyTorch

Pytorch torch 参考手册Manual de referencia de Pytorch torch

torch.baddbmmEs una función en PyTorch que se utiliza para realizar la multiplicación de matrices por lotes y añadirla a la matriz de entrada por lotes. Realiza la multiplicación de matrices para cada par de matrices en batch1 y batch2, y luego lo suma a la matriz correspondiente en input.

Definición de la función

torch.baddbmm(input, batch1, batch2, *, beta=1.0, alpha=1.0, out=None)

Parámetros:

  • input(Tensor): La matriz de entrada por lotes, con forma (b, n, p).
  • batch1(Tensor): La primera matriz por lotes, con forma (b, n, m).
  • batch2(Tensor): La segunda matriz por lotes, con forma (b, m, p).
  • beta(float, opcional): El coeficiente que multiplica a input, el valor predeterminado es 1.0.
  • alpha(float, opcional): El coeficiente que multiplica el resultado de batch1 @ batch2, el valor predeterminado es 1.0.
  • out(Tensor, opcional): El tensor de salida.

Valor de retorno:

  • torch.Tensor: Devuelve la suma del resultado de la multiplicación de matrices por lotes y la matriz de entrada por lotes, con forma (b, n, p).

Ejemplo de uso

Ejemplo

import torch

# Crear la matriz de entrada por lotes y las matrices por lotes
input = torch.randn(10, 3, 3)
batch1 = torch.randn(10, 3, 4)
batch2 = torch.randn(10, 4, 3)

# Ejecutar baddbmm
result = torch.baddbmm(input, batch1, batch2)

print("Forma de la matriz de entrada por lotes:", input.shape)
print("Forma de la matriz por lotes 1:", batch1.shape)
print("Forma de la matriz por lotes 2:", batch2.shape)
print("Forma del resultado:", result.shape)
print(result[0])  # Imprimir el primer resultado

El resultado de salida es:

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]])

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