torch.mm

torch.mm(input, mat2, *, out=None) → Tensor

Выполняет матричное умножение матриц input и mat2.

Если input — тензор $(n \times m)$, mat2 — тензор $(m \times p)$, out будет тензором $(n \times p)$.

Примечание

Эта функция не распространяется. Для трансляции матричных произведений см. torch.matmul().

Поддерживает строковые и разреженные 2-мерные тензоры в качестве входных данных, autograd относительно строковых входных данных.

Эта операция поддерживает аргументы со разреженными макетами. Если out предоставлено, используется его макет. В противном случае макет результата определяется на основе макета input.

Предупреждение

Поддержка разреженных данных — это бета-функция, и некоторые сочетания макетов/типов данных/устройств могут не поддерживаться или могут не иметь поддержки autograd. Если вы заметите недостающую функциональность, пожалуйста, отправьте запрос на добавление функции.

Этот оператор поддерживает TensorFloat32.

На некоторых устройствах ROCm при использовании входных данных float16 этот модуль будет использовать разную точность для обратного распространения.

Параметры:

• input (Tensor) – первая матрица для матричного умножения
• mat2 (Tensor) – вторая матрица для матричного умножения

Ключевые аргументы:

out (Tensor, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> mat1 = torch.randn(2, 3)
>>> mat2 = torch.randn(3, 3)
>>> torch.mm(mat1, mat2)
tensor([[ 0.4851,  0.5037, -0.3633],
        [-0.0760, -3.6705,  2.4784]])