学习笔记(25):线性代数,矩阵-矩阵乘法原理

学习笔记(25):线性代数,矩阵-矩阵乘法原理

1、代码

python 复制代码
import torch
A = torch.arange(20).reshape(5, 4)
print(A)
A = A.to(torch.float32)  # 或使用A.float()

B = torch.ones(4, 3)
print(B)
print(torch.mm(A, B))

2、执行结果

tensor([[ 0, 1, 2, 3],

4, 5, 6, 7\], \[ 8, 9, 10, 11\], \[12, 13, 14, 15\], \[16, 17, 18, 19\]\]) tensor(\[\[1., 1., 1.\], \[1., 1., 1.\], \[1., 1., 1.\], \[1., 1., 1.\]\]) tensor(\[\[ 6., 6., 6.\], \[22., 22., 22.\], \[38., 38., 38.\], \[54., 54., 54.\], \[70., 70., 70.\]\])

计算原理解释:

要计算 torch.mm(A, B)(矩阵乘法),需要确保 A 的列数等于 B 的行数。在你的例子中:

  • A 是一个 5×4 的矩阵(5 行 4 列)。
  • B 是一个 4×3 的矩阵(4 行 3 列)。

由于 A 的列数(4)等于 B 的行数(4) ,因此可以进行矩阵乘法,结果将是一个 5×3 的矩阵。

矩阵乘法原理

矩阵乘法 C = A × B 的计算规则是:

  • C 的行数等于 A 的行数(5 行)。
  • C 的列数等于 B 的列数(3 列)。
  • C 中每个元素 C[i,j] 等于 A 的第 i 行与 B 的第 j 列对应元素的乘积之和

计算步骤示例

以结果矩阵 C 的第一行第一列元素 C[0,0] 为例:

  1. 取 A 的第 0 行[0, 1, 2, 3]
  2. 取 B 的第 0 列[1., 1., 1., 1.]
  3. 对应元素相乘后求和:\((0 \times 1) + (1 \times 1) + (2 \times 1) + (3 \times 1) = 0 + 1 + 2 + 3 = 6\)

同理,计算其他元素:

  • C[0,1] = (0×1) + (1×1) + (2×1) + (3×1) = 6
  • C[0,2] = (0×1) + (1×1) + (2×1) + (3×1) = 6
  • 以此类推,最终得到整个矩阵 C

A=tensor([[ 0, 1, 2, 3],

4, 5, 6, 7\], \[ 8, 9, 10, 11\], \[12, 13, 14, 15\], \[16, 17, 18, 19\]\]) B=tensor(\[\[1., 1., 1.\], \[1., 1., 1.\], \[1., 1., 1.\], \[1., 1., 1.\]\]) 结果: tensor(\[\[ 6., 6., 6.\], \[22., 22., 22.\], \[38., 38., 38.\], \[54., 54., 54.\], \[70., 70., 70.\]\])

验证方法

由于 B 的所有元素都是 1,因此结果矩阵 C 的每个元素 C[i,j] 实际上等于 A 的第 i 行的所有元素之和。例如:

  • A 的第 0 行和为 0+1+2+3=6,对应 C [0,:] 的所有元素。
  • A 的第 1 行和为 4+5+6+7=22,对应 C [1,:] 的所有元素。
  • 以此类推。
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