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如下所示：
torch.mm(mat1, mat2, out=None) → Tensor torch.matmul(mat1, mat2, out=None) → Tensor
对矩阵mat1和mat2进行相乘。 如果mat1 是一个n×m张量，mat2 是一个 m×p 张量，将会输出一个 n×p 张量out。
参数 ：
mat1 (Tensor) – 第一个相乘矩阵
mat2 (Tensor) – 第二个相乘矩阵
out (Tensor, optional) – 输出张量
代码示例:
import torch a=torch.randn(2,3) b=torch.randn(3,2) print(torch.mm(a,b)) print(torch.matmul(a,b))
以上这篇pytorch:torch.mm()和torch.matmul()的使用就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。