如何在PyTorch中将矩阵与向量相乘

在PyTorch中，可以使用torch.matmul()函数将矩阵与向量相乘。torch.matmul()函数可以进行矩阵乘法运算，同时也支持广播机制。

下面是一个示例代码，展示了如何在PyTorch中将矩阵与向量相乘：

import torch

# 定义矩阵和向量
matrix = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
vector = torch.tensor([7, 8, 9])

# 使用torch.matmul()函数进行矩阵与向量相乘
result = torch.matmul(matrix, vector)

print(result)

输出结果为：

tensor([ 50, 122])

在这个示例中，我们首先定义了一个2x3的矩阵和一个长度为3的向量。然后，使用torch.matmul()函数将矩阵和向量相乘，得到了结果50, 122。

PyTorch中的torch.matmul()函数支持多种数据类型的输入，包括浮点型和整型。此外，它还支持批量矩阵乘法，可以同时处理多个矩阵和向量的乘法运算。

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