PyTorch:addmm函数的用途_Pytorch

PyTorch:addmm函数的用途

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PyTorch:addmm函数的用途,pytorch,Pytorch,以下PyTorch函数（）的用途是什么：更具体地说，是否有任何理由选择此函数而不是仅使用 beta * mat + alpha * (mat1 @ mat2) addmm函数是方程式beta*mat+alpha*（mat1@mat2）的优化版本。我运行了一些测试并为它们的执行计时如果beta=1，alpha=1，则无论矩阵大小如何，这两条语句（addmm和manual）的执行都大致相同（addmm只是稍微快一点）如果beta和alpha不是1，则addmm比手动执行较小矩阵的速度快两倍

以下PyTorch函数（）的用途是什么：

更具体地说，是否有任何理由选择此函数而不是仅使用

beta * mat + alpha * (mat1 @ mat2)

addmm

函数是方程式

beta*mat+alpha*（mat1@mat2）

的优化版本。我运行了一些测试并为它们的执行计时

如果
```
beta=1，alpha=1
```
，则无论矩阵大小如何，这两条语句（
```
addmm
```
和manual）的执行都大致相同（
```
addmm
```
只是稍微快一点）
如果
```
beta
```
和
```
alpha
```
不是1，则
```
addmm
```
比手动执行较小矩阵的速度快两倍（元素总数为105）。但是，如果矩阵较大（按106的顺序），则加速似乎可以忽略不计（
```
39ms
```
v/s
```
41ms
```
）

如果有您用来计时函数的代码，这个答案会更好

beta * mat + alpha * (mat1 @ mat2)