一，對應點相乘，x.mul(y) ，即點乘操作，點乘不求和操作，又可以叫作Hadamard product；點乘再求和，即為卷積

data = [[1,2], [3,4], [5, 6]]tensor = torch.FloatTensor(data) tensorOut[27]: tensor([[ 1., 2.],    [ 3., 4.],    [ 5., 6.]]) tensor.mul(tensor)Out[28]: tensor([[ 1.,  4.],    [ 9., 16.],    [ 25., 36.]])

二，矩陣相乘，x.mm(y) ， 矩陣大小需滿足： (i, n)x(n, j)

tensorOut[31]: tensor([[ 1., 2.],    [ 3., 4.],    [ 5., 6.]]) tensor.mm(tensor.t()) # t()是轉置Out[30]: tensor([[ 5., 11., 17.],    [ 11., 25., 39.],    [ 17., 39., 61.]])

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