PyTorch 将运算符映射到函数答案

【问题标题】：PyTorch mapping operators to functionsPyTorch 将运算符映射到函数
【发布时间】：2019-04-21 12:57:03
【问题描述】：

什么是 PyTorch 运算符，它们的功能等价物是什么？

例如，a @ b 是否等同于 a.mm(b) 或 a.matmul(b)？

我在寻找一个规范的操作符列表 -> 函数映射。

我很高兴收到 PyTorch 文档链接作为答案 - 我的 googlefu 无法找到它。

【问题讨论】：

尽管它不像文档链接那么清楚，但这里是运算符的实际定义，即+ 和__add__：github.com/pytorch/pytorch/blob/… 不是当前版本，我没有在当前的版本中找到了这么明确的定义，但我想并没有太大的变化）所以你可以检查一下当时叫什么。 @ 由 __matmul__ 定义。其余的请查看this python docs site，希望对您有所帮助。
@blue-phoenox 鉴于这两个链接，我如何推断出@ -> matmul？
检查并检查：stackoverflow.com/questions/27385633/… 并检查给定（第一个）链接中的 __matmul__ 函数。

【解决方案1】：

Python 文档表 Mapping Operators to Functions 提供来自以下位置的规范映射：

操作员 -> __function__()

例如：

Matrix Multiplication        a @ b        matmul(a, b)

在页面的其他位置，您会看到 __matmul__ 名称作为 matmul 的替代名称。

PyTorch __functions__ 的定义位于：

您可以在以下位置查找命名函数的文档：

https://pytorch.org/docs/stable/torch.html?#torch.<FUNCTION-NAME>

【讨论】：

【解决方案2】：

这定义了 0.3.1 的张量运算（它也包含其他运算符的定义）： https://pytorch.org/docs/0.3.1/_modules/torch/tensor.html

当前 stable 的代码已经重新排列（我猜他们现在在 C 中做的更多），但由于矩阵乘法的行为没有改变，我认为假设这仍然有效是节省的。

__matmul__的定义见：

def __matmul__(self, other):
    if not torch.is_tensor(other):
        return NotImplemented
    return self.matmul(other)

和

def matmul(self, other):
    r"""Matrix product of two tensors.

    See :func:`torch.matmul`."""
    return torch.matmul(self, other)

运算符@ 与PEP 465 一起引入并映射到__matmul__。

【讨论】：