今天就跟大家聊聊有關(guān)torch.mul()函數(shù)的作用是什么，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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使用說明:

對兩個張量進(jìn)行逐元素乘法

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C:\Users\chenxuqi>conda activate ssd4pytorch2_2_0(ssd4pytorch2_2_0) C:\Users\chenxuqi>(ssd4pytorch2_2_0) C:\Users\chenxuqi>python
Python 3.7.7 (default, May  6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import torch>>> torch.manual_seed(seed=20200910)<torch._C.Generator object at 0x000002DDA5E6D330>>>>>>>>>> a = torch.randn(3)>>> a
tensor([ 0.2824, -0.3715,  0.9088])>>> torch.mul(a, 2020.0910)tensor([ 570.4512, -750.4310, 1835.8087])>>>>>>>>>>>> torch.manual_seed(seed=20200910)<torch._C.Generator object at 0x000002DDA5E6D330>>>>>>> a = torch.randn(4, 1)>>> b = torch.randn(1, 4)>>> a
tensor([[ 0.2824],[-0.3715],[ 0.9088],[-1.7601]])>>> b
tensor([[-0.1806,  2.0937,  1.0406, -1.7651]])>>> torch.mul(a, b)tensor([[-0.0510,  0.5912,  0.2939, -0.4985],[ 0.0671, -0.7778, -0.3866,  0.6557],[-0.1641,  1.9027,  0.9457, -1.6041],[ 0.3179, -3.6851, -1.8316,  3.1069]])>>>>>> torch.mul(b, a)tensor([[-0.0510,  0.5912,  0.2939, -0.4985],[ 0.0671, -0.7778, -0.3866,  0.6557],[-0.1641,  1.9027,  0.9457, -1.6041],[ 0.3179, -3.6851, -1.8316,  3.1069]])>>>>>>>>>

看完上述內(nèi)容，你們對torch.mul()函數(shù)的作用是什么有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

網(wǎng)站欄目：torch.mul()函數(shù)的作用是什么
文章來源：http://www.chinadenli.net/article12/joepdc.html

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