torch.bmm 是 PyTorch 中的一个函数，用于执行批量矩阵相乘（batch matrix multiplication）的操作。它用于计算两个具有相同批次大小的三维张量的矩阵乘法。
在矩阵乘法中，两个矩阵的维度必须满足一定的条件。对于 torch.bmm 函数，它要求输入的两个张量都具有三个维度，形状分别为 (batch_size, n, m) 和 (batch_size, m, p)，其中 batch_size 表示批次大小，n、m 和 p 分别表示矩阵的行数和列数。
torch.bmm 函数将执行批量矩阵相乘的操作，计算每个批次中对应位置的两个矩阵的乘积。它返回一个具有形状 (batch_size, n, p) 的新张量，其中每个批次中的结果矩阵是对应位置的输入矩阵相乘的结果。
以下是 torch.bmm 的使用示例：
import torch
# 创建两个具有相同批次大小的三维张量
batch_size = 2
n = 3
m = 4
p = 5
x = torch.randn(batch_size, n, m)
y = torch.randn(batch_size, m, p)
# 执行批量矩阵相乘操作
result = torch.bmm(x, y)
# 打印结果张量的形状
print(result.shape)在这个示例中，我们创建了两个具有相同批次大小的三维张量 x 和 y。它们的形状分别为 (2, 3, 4) 和 (2, 4, 5)。然后，我们使用 torch.bmm 对这两个张量进行批量矩阵相乘操作，并将结果存储在 result 张量中。最后，打印出结果张量的形状是 (2, 3, 5)。
torch.bmm 要求输入张量的维度满足特定的条件，并且批次大小必须相同。如果输入的张量不满足要求，将会引发错误。因此，在使用 torch.bmm 之前，请确保输入张量的维度和批次大小是符合要求的。
