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[pytorch基础操作] 矩阵batch乘法大全(dot,* 和 mm,bmm,@,matmul)
逐元素相乘torch.dot* 矩阵乘法torch.mmtorch.bmm@ 和 torch.matmul 逐元素相乘 逐元素相乘是指对应位置上的元素相乘,要求张量的形状相同。 torch.dot 按位相乘torch.dot:计算两个张量的点积(内积),只支持1D张量(向量),不支持broadcast。 import torch# 创建两个向量a = torch.t
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torch.bmm
在PyTorch中,torch.bmm函数用于执行批量矩阵相乘(Batch Matrix Multiplication)。它接受三维张量作为输入,并执行批量矩阵相乘的操作。 具体来说,假设我们有两个输入张量A和B,它们的维度分别为 (b,n,m) 和 (b,m,p) 其中b表示批量大小,n、m和p分别表示矩阵的行数和列数。 那么torch.bmm的操作可以表示为: C = torc
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【自然语言处理】正向最大匹配算法(FMM),反向最大匹配算法(BMM)和双向最大匹配算法(BM)原理及实现
目录 一,正向最大匹配算法(FMM) 二,反向最大匹配算法(RMM) 一,正向最大匹配算法(FMM) 正向最大匹配分词(Forward maximum matching segmentation)通常简称为FMM法。其基本思想为:假定分词词典中的最长词有i个汉字字符,则用被处理文档的当前字串中的前i个字作为匹配字段,查找字典。若字典中存在这样的一个字词,则匹配成功
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