Wie multiplizieren eine matrix durch einen Vektor in PyTorch

Ich bin Herumspielen mit PyTorch mit dem Ziel, Sie zu lernen, und ich habe eine sehr dumme Frage: wie kann ich das multiplizieren einer matrix durch einen Vektor?

Hier ist, was ich versucht habe:

>>> import torch
>>> a = torch.rand(4,4)
>>> a

 0.3162  0.4434  0.9318  0.8752
 0.0129  0.8609  0.6402  0.2396
 0.5720  0.7262  0.7443  0.0425
 0.4561  0.1725  0.4390  0.8770
[torch.FloatTensor of size 4x4]

>>> b = torch.rand(4)
>>> b

 0.1813
 0.7090
 0.0329
 0.7591
[torch.FloatTensor of size 4]

>>> a.mm(b)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
RuntimeError: invalid argument 2: dimension 1 out of range of 1D tensor at /Users/soumith/code/builder/wheel/pytorch-src/torch/lib/TH/generic/THTensor.c:24
>>> a.mm(b.t())
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
RuntimeError: t() expects a 2D tensor, but self is 1D
>>> b.mm(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
RuntimeError: matrices expected, got 1D, 2D tensors at /Users/soumith/code/builder/wheel/pytorch-src/torch/lib/TH/generic/THTensorMath.c:1288
>>> b.t().mm(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
RuntimeError: t() expects a 2D tensor, but self is 1D

Auf der anderen Seite, wenn ich

>>> b = torch.rand(4,2)

dann mein Erster Versuch, a.mm(b), funktioniert gut. So, das problem ist nur, dass ich multipliziere einen Vektor anstatt einer matrix --- aber wie kann ich dies tun?

InformationsquelleAutor Nathaniel | 2017-12-18
  1. 17

    Du suchst 

    torch.mv(a,b)

    Beachten Sie, dass für die Zukunft, vielleicht finden Sie auch torch.matmul() nützlich. torch.matmul() folgert die Dimensionalität Ihrer Argumente und entsprechend führt entweder dot Produkte zwischen Vektoren, matrix-Vektor-und Vektor-matrix-Multiplikation, matrix-Multiplikation-oder batch-matrix-Multiplikation für Tensoren höherer Ordnung.

    • Danke! Ich schrieb ein self-Antwort mit einigen ergänzenden Informationen, die für die künftigen Besucher.
    InformationsquelleAutor mexmex
  2. 5

    Dies ist ein selbst-Antwort zur Ergänzung @mexmex die richtige und sinnvolle Antwort.

    In PyTorch, im Gegensatz zu numpy, 1D Tensoren sind nicht austauschbar mit 1xN oder Nx1 Tensoren. Wenn ich ersetzen

    >>> b = torch.rand(4)

    mit

    >>> b = torch.rand((4,1))

    dann habe ich eine Spalte-Vektor-und matrix-Multiplikation mit mm wie erwartet funktionieren wird.

    Aber das ist auch nicht nötig, da wie @mexmex Punkte die es gibt, ist eine mv Funktion zur matrix-Vektor-Multiplikation, als auch eine matmul Funktion, löst die entsprechende Funktion, je nach den Dimensionen der Eingabe.

    InformationsquelleAutor Nathaniel
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