如何在PyTorch中将矩阵乘以向量

Question

我正在玩PyTorch，目的是学习它，我有一个非常愚蠢的问题：如何将矩阵乘以单个向量？

这是我尝试过的：

>>> import torch
>>> a = torch.rand(4,4)
>>> a

 0.3162  0.4434  0.9318  0.8752
 0.0129  0.8609  0.6402  0.2396
 0.5720  0.7262  0.7443  0.0425
 0.4561  0.1725  0.4390  0.8770
[torch.FloatTensor of size 4x4]

>>> b = torch.rand(4)
>>> b

 0.1813
 0.7090
 0.0329
 0.7591
[torch.FloatTensor of size 4]

>>> a.mm(b)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
RuntimeError: invalid argument 2: dimension 1 out of range of 1D tensor at /Users/soumith/code/builder/wheel/pytorch-src/torch/lib/TH/generic/THTensor.c:24
>>> a.mm(b.t())
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
RuntimeError: t() expects a 2D tensor, but self is 1D
>>> b.mm(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
RuntimeError: matrices expected, got 1D, 2D tensors at /Users/soumith/code/builder/wheel/pytorch-src/torch/lib/TH/generic/THTensorMath.c:1288
>>> b.t().mm(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
RuntimeError: t() expects a 2D tensor, but self is 1D

另一方面，如果我这样做

>>> b = torch.rand(4,2)

然后我的第一次尝试，a.mm(b)，工作正常。所以问题只是我将一个向量而不是一个矩阵相乘---但我怎么能这样做呢？

Answer 1

您正在寻找

torch.mv(a,b)

请注意，对于未来，您可能还会发现torch.matmul()很有用。 torch.matmul()推断出你的论证的维度，因此在向量，矩阵向量或向量矩阵乘法，矩阵乘法或批量矩阵乘法之间执行高阶张量的点积。

Answer 2

这是一个自我回答，以补充@mexmex的正确和有用的答案。

在PyTorch中，与numpy不同，1D Tensors不能与1xN或Nx1张量互换。如果我更换

>>> b = torch.rand(4)

同

>>> b = torch.rand((4,1))

那么我将有一个列向量，与mm的矩阵乘法将按预期工作。

但这不是必需的，因为@mexmex指出有矩阵向量乘法的mv函数，以及根据其输入的维度调度适当函数的matmul函数。