PyTorch_阿达玛积

阿达玛积指的是矩阵对应位置的元素相乘,可以使用乘号运算符,也可以使用mul函数来完成计算。


代码

python 复制代码
import torch 
import numpy as np 

# 1. 使用 mul 函数
def test01():
    data1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
    data2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

    data = data1.mul(data2) 
    print(data) 

# 2. 使用 * 号运算符
def test02():
    data1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
    data2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

    data = data1 * data2 
    print(data)

if __name__ == "__main__":
    test01()
    test02() 
相关推荐
AliCloudROS1 小时前
计算巢 X DeepSeek Harness — 云端智能体工作台
人工智能·阿里云
深蓝AI1 小时前
GitHub的Push一年涨4.9倍:AI Agent为什么逼它重做Git存储?
人工智能·github
stereohomology1 小时前
大模型的观点谨:StoryTold 「Crafting Apps」四件套 · 深度总览
人工智能·llm
运维行者_2 小时前
网络性能监控怎么做?从自动发现到根因分析的4个环节
运维·服务器·网络·人工智能·支持向量机
Su米苏2 小时前
Spring AI 中MCP 与普通 @Tool的区别
java·人工智能·spring
美狐美颜sdk2 小时前
直播APP源码可以直接接入视频美颜sdk吗?技术方案详解
android·人工智能·音视频·美颜sdk·直播美颜sdk
问商十三载2 小时前
AI引擎生成式优化实践:刑事辩护律师团队IP构建
大数据·人工智能
冬奇Lab2 小时前
LLM 驱动的自动化测试系列(08):移动端自动化(四)——AppAgent:解析树与视觉特征的结合
人工智能·测试
蜗牛互联网2 小时前
Java 17 HttpClient调用文件转写API的超时与失败回退
java·人工智能·后端