파이토치에는 @ 연산이 있다. 가령 아래와 같이 사용될 수 있다. t = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) result = t @ t.T 이는 행렬의 곱을 의미한다. 즉, 아래의 두 연산의 결과는 동일하다. # 1. @ 연산 print(t @ t.T) # 2. 텐서의 matmul 메소드 print(t.matmul(t.T)) # 출력 """ tensor([[ 5, 11], [11, 25]]) """ 추가로 행렬의 원소별 곱 연산은 다음과 같다. print(t * t) print(t.mul(t)) # 출력 """ tensor([[ 1, 4], [ 9, 16]]) """