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    torch.mv(input, vec, *, out=None) → Tensor
    
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    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:

    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。
    
    • 1

    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。

    >>> mat = torch.randn(2, 3)
    >>> vec = torch.randn(3)
    >>> torch.mv(mat, vec)
    tensor([ 1.0404, -0.6361])
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_39879126/article/details/134285030
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