在PyTorch中有四种类型的乘法运算（位置乘法、点积、矩阵与向量乘法、矩阵乘法），非常容易搞混，我们一起来看看这四种乘法运算的区别。位置乘法
　　先构建两个张量a，b他们都是4行5列。atorch。arange（20）。reshape（〔4，5〕）btorch。randn（〔4，5〕）
　　位置乘法，顾名思义就是将两个张量对应位置的元素进行乘法运算，运算符是。
　　可以是两个张量相乘，也可以是标量和张量相乘。
　　标量与张量相乘，是用标量与张量的每个元素相乘，结果张量的形状不变。4a
　　两个张量相乘，是对应位置的元素相乘，结果张量的形状不变。ab
　　点积
　　点积是两个向量（也就是一维张量）对应位置的元素相乘后求和，结果是一个标量，使用dot函数进行计算。
　　先构建两个向量a、b，点积操作要求两个向量的数据类型要一致，因此a中指定数据类型为float。atorch。arange（6，dtypetorch。float32）btorch。ones（6）
　　执行点积操作，结果是一个标量。torch。dot（a，b）
　　矩阵与向量乘法
　　矩阵（二维张量）与向量（一维张量）的乘法是将矩阵的每一行与向量进行点积，要求矩阵的列维数与向量的维数相同，结果的维数与行数相同。
　　使用mv函数进行运算。
　　构建一个4行5列的矩阵和一个维数为5的向量。atorch。arange（20，dtypetorch。float32）。reshape（〔4，5〕）btorch。ones（5）
　　使用mv函数相乘后，结果是维数为4的向量。torch。mv（a，b）
　　矩阵乘法
　　矩阵（二维张量）乘法是用第一个矩阵的行向量与第二个矩阵的列向量进行点积，要求第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相同。
　　使用mm函数进行运算。
　　构建两个矩阵，一个4行5列，一个5行6列atorch。arange（20，dtypetorch。float32）。reshape（〔4，5〕）btorch。randn（〔5，6〕）
　　使用mm函数相乘后，结果是4行6列的矩阵。torch。mm（a，b）

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