Разница между torch.matmul и python встроенным оператором @ для умножения матриц

Question

Могу ли я всегда заменять torch.matmul встроенным оператором python @ для умножения матриц?Пожалуйста, предположите, что я знаю разницу между torch.matmul, torch.mm и многими другими.Я просто хочу убедиться, сколько из них можно безопасно заменить на @ operator, не жертвуя скоростью или какой-либо нативной поддержкой от torch.

Если это не причинит вреда, я хотел бы широко использовать их в будущем.

Answer 1

да, вы всегда можете использовать @ вместо .matmul.Вы также можете сделать то же самое в numpy.Также см. Операторы отображения PyTorch для функций