python
torch.mv(input, vec, *, out=None) → Tensor
执行矩阵input和向量vec的矩阵向量乘积。
如果input是(n×m)张量,vec是大小为m的1-D张量,out将是大小为n的1-D。
这句话可以理解为:
python
如果input是(n×m)张量,vec是大小为m的1-D张量,也就是vec是(mx1)张量,out将是大小为n的1-D,也就是(nx1)的张量,正常的torch.mm。
input(张量)--要相乘的矩阵
vec(张量)--要相乘的矢量
out(张量,可选)--输出张量。
python
>>> mat = torch.randn(2, 3)
>>> vec = torch.randn(3)
>>> torch.mv(mat, vec)
tensor([ 1.0404, -0.6361])