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Solución:
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torch.mm(a,b)
Tenga en cuenta que torch.dot() se comporta diferente a np.dot(). Ha habido cierta discusión sobre lo que sería deseable aquí. Específicamente, torch.dot() trata a ambos a y b como vectores 1D (independientemente de su forma original) y calcula su producto interno. Se lanza el error, porque este comportamiento hace que su a un vector de longitud 6 y su b un vector de longitud 2; por lo tanto, su producto interno no se puede calcular. Para la multiplicación de matrices en PyTorch, use torch.mm(). de Numpy np.dot() en cambio es más flexible; calcula el producto interno para arreglos 1D y realiza la multiplicación de matrices para arreglos 2D.
Por demanda popular, la función torch.matmul realiza multiplicaciones de matrices si ambos argumentos son 2D y calcula su producto escalar si ambos argumentos son 1D. Para entradas de tales dimensiones, su comportamiento es el mismo que np.dot. También le permite hacer transmisiones o matrix x matrix, matrix x vector y vector x vector operaciones por lotes. Para obtener más información, consulte sus documentos.
# 1D inputs, same as torch.dot
a = torch.rand(n)
b = torch.rand(n)
torch.matmul(a, b) # torch.Size([])
# 2D inputs, same as torch.mm
a = torch.rand(m, k)
b = torch.rand(k, j)
torch.matmul(a, b) # torch.Size([m, j])
Si desea hacer una multiplicación de matrices (tensor de rango 2), puede hacerlo de cuatro maneras equivalentes:
AB = A.mm(B) # computes A.B (matrix multiplication)
# or
AB = torch.mm(A, B)
# or
AB = torch.matmul(A, B)
# or, even simpler
AB = A @ B # Python 3.5+
Hay algunas sutilezas. De la documentación de PyTorch:
torch.mm no transmite. Para productos de matriz de difusión, consulte torch.matmul().
Por ejemplo, no puedes multiplicar dos vectores unidimensionales con torch.mm, ni multiplicar matrices por lotes (rango 3). Para ello, debe utilizar el más versátil torch.matmul. Para obtener una lista extensa de los comportamientos de transmisión de torch.matmulconsulte la documentación.
Para la multiplicación por elementos, simplemente puede hacer (si A y B tienen la misma forma)
A * B # element-wise matrix multiplication (Hadamard product)
Usar torch.mm(a, b) o torch.matmul(a, b)
Ambos son lo mismo.
>>> torch.mm
>>> torch.matmul
Hay una opción más que puede ser bueno saber. Es decir @ operador. @Simón H.
>>> a = torch.randn(2, 3)
>>> b = torch.randn(3, 4)
>>> [email protected]
tensor([[ 0.6176, -0.6743, 0.5989, -0.1390],
[ 0.8699, -0.3445, 1.4122, -0.5826]])
>>> a.mm(b)
tensor([[ 0.6176, -0.6743, 0.5989, -0.1390],
[ 0.8699, -0.3445, 1.4122, -0.5826]])
>>> a.matmul(b)
tensor([[ 0.6176, -0.6743, 0.5989, -0.1390],
[ 0.8699, -0.3445, 1.4122, -0.5826]])
Los tres dan los mismos resultados.
Enlaces relacionados:
Operador de multiplicación de matrices
PEP 465 — Un operador infijo dedicado para la multiplicación de matrices
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