pythonおよびpytorchで乗算するには小結を使用します

numpyでの乗算

A = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]])
B = np.array([[1, 0, 1], [2, 1, -1]])
C = np.array([[1, 0], [0, 1], [-1, 0]])

A * B : #       
np.array([[ 1,  0,  3], [ 4,  3, -4]])  

A.dot(B) :   #       
ValueError: shapes (2,3) and (2,3) not aligned: 3 (dim 1) != 2 (dim 0)

A.dot(C) : #        | < -- > np.dot(A, C)
np.array([[-2,  2],[-2,  3]])

まとめ:numpyでは、*は2つの配列の対応する位置に乗算されます.dotは2つの配列を表してマトリクス乗算を行う
pytorchでの乗算

A = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4]])
B = torch.tensor([[1, 0, 1], [2, 1, -1]])
C = torch.tensor([[1, 0], [0, 1], [-1, 0]])

#     
torch.mm(mat1, mat2, out=None)  torch.matmul(mat1, mat2, out=None)
eg : 
   torch.mm(A, B)     :  RuntimeError: size mismatch, m1: [2 x 3], m2: [2 x 3]
   torch.mm(A, C)     :  tensor([[-2,  2], [-2,  3]])
   torch.matmul(A, C) :  tensor([[-2,  2], [-2,  3]])

#   
torch.mul(mat1, mat2, out=None)

eg :
   torch.mul(A, B) : tensor([[ 1,  0,  3], [ 4,  3, -4]])
   torch.mul(A, C) : RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 1

まとめ:pytorchではmulは2つの配列の対応する位置に乗算されます.mmとmatmulは2つの配列を表してマトリクス乗算を行う