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本文介绍PyTorch中的mul()函数。mul()函数用于执行元素级别的乘法运算，它可以处理多个维度张量以及标量。
mul()函数的用法
mul()函数接受两个参数：input和other。
input：可以是PyTorch张量或标量（int、float、complex或bool类型）。other：可以是PyTorch张量或标量（int、float、complex或bool类型）。
input和other的形状必须兼容，以便进行元素级别的乘法运算。 如果其中一个是标量，则该标量会与另一个张量的每个元素相乘。
此外，mul()函数还支持一个可选的out参数，用于指定输出张量的存储位置。
示例
以下是一些mul()函数的示例：
import torchtensor1 = torch.tensor([9, 7, 6])tensor2 = torch.tensor([[4, -4, 3], [-2, 5, -5]])# 张量与张量相乘result = torch.mul(input=tensor1, other=tensor2)print(result)# tensor([[36, -28, 18], [-18, 35, -30]])# 标量与张量相乘result = torch.mul(input=9, other=tensor2)print(result)# tensor([[36, -36, 27], [-18, 45, -45]])# 张量与标量相乘result = torch.mul(input=tensor1, other=4)print(result)# tensor([36, 28, 24])# 标量与标量相乘result = torch.mul(input=9, other=4)print(result)# tensor(36)# 支持浮点数、复数和布尔类型# ... (省略了原文中浮点数、复数和布尔类型的示例，因为原理相同)
mul()函数也支持使用in-place操作，即直接修改input张量：
tensor1.mul_(other=tensor2) # in-place operation
multiply()函数
multiply()函数是mul()函数的别名，功能完全相同。
总结
mul()函数是PyTorch中一个非常常用的函数，用于执行元素级别的乘法运算。它支持多种数据类型和张量形状，并且可以进行in-place操作，提高代码效率。 记住input和other参数的类型和形状需要匹配才能正确执行运算。
以上就是PyTorch 中的 mul的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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