PyTorch 中复数的矩阵乘法

Question

我正在尝试在 PyTorch 中将两个复数矩阵相乘，看起来 the torch.matmul functions is not added yet to PyTorch library for complex numbers.

您有什么推荐或者有其他方法可以在 PyTorch 中乘复数矩阵吗？

Answer 1

我使用 torch.mv 为 pytorch.matmul 实现了复数的这个函数，它对 time-being 工作正常：

def matmul_complex(t1, t2):
  m = list(t1.size())[0]
  n = list(t2.size())[1]
  t = torch.empty((1,n), dtype=torch.cfloat)
  t_total = torch.empty((m,n), dtype=torch.cfloat)
  for i in range(0,n):
    if i == 0:
      t_total = torch.mv(t1,t2[:,i])
    else:
      t_total = torch.cat((t_total, torch.mv(t1,t2[:,i])), 0)
  t_final = torch.reshape(t_total, (m,n))
  return t_final

我是PyTorch新手，如有错误请指正。

Answer 2

目前 torch.matmul 不支持诸如 ComplexFloatTensor 之类的复杂张量，但您可以像下面的代码那样做一些紧凑的事情：

def matmul_complex(t1,t2):
    return torch.view_as_complex(torch.stack((t1.real @ t2.real - t1.imag @ t2.imag, t1.real @ t2.imag + t1.imag @ t2.real),dim=2))

尽可能避免使用 for 循环，因为这会导致执行速度变慢。矢量化是通过使用 built-in 方法实现的，如我所附的代码所示。例如，对于 2 个维度为 1000 X 1000 的随机复杂矩阵，您的代码在 CPU 上大约需要 6.1 秒，而矢量化版本仅需要 101 毫秒（快约 60 倍）。

更新：

从 PyTorch 1.7.0 开始（如@EduardoReis 所述），您可以在复数矩阵之间进行矩阵乘法，类似于 real-valued 矩阵，如下所示：

t1 @ t2 （对于 t1、t2 复数矩阵）。

PyTorch 中复数的矩阵乘法

matrix multiplication for complex numbers in PyTorch

pytorch

matrix-multiplication

complex-numbers

更新：