pytorch各种乘法，mm, matmul, dot, @, *, mul, multiply

1. torch.mm
   线代的矩阵乘法，要求输入都是矩阵

2. torch.matmul
   注意：torch.mm和torch.matmul不等价
   根据输入不同执行不同的操作：

• 输入都是二维矩阵，矩阵乘法，等同于torch.mm
• 输入都是一维向量，计算向量内积，等同于torch.dot
• 第一个参数是向量，第二个是矩阵，则将第一个参数变成(1,n)的矩阵，再执行矩阵乘法
• 第一个参数是矩阵，第二个是向量，执行矩阵向量乘法，等同于torch.mv
• 两个都是高维张量，自己看文档去

3. torch.dot
   向量点积（内积），输入必须都是一维的。向量点积计算公式：
   $\bold a=(a_1, a_2, a_3)$
   $\bold b=(b_1, b_2, b_3)$
   则$\bold a \cdot \bold b=a_1b_1+a_2b_2+a_3b_3$

因此向量内积是个标量

4. torch.mul
   按元素相乘，element-wise的乘法，也叫哈达玛积

5. torch.multiply
   torch.mul的别称

6. *
   torch.mul的简写

7. @
   torch.matmul的简写（注意不是torch.mat的简写）

8. torch.outer
   向量外积，输入向量维度分别为n和m，则输出(n, m)