火炬中的3D张量* 2D张量点

Question

在Theano中，当我有一个形状为[A，B，C]的3D张量x和一个形状为[C，D]的2D张量y时，theano.tensor.dot(x, y)会返回具有形状[A，B，D]的3D张量。

Torch中的等效操作是什么？ torch.dot似乎没有这样做，x * y和torch.mm抱怨他们想要两个参数的2D张量，torch.bmm想要两个参数的3D张量。< / p>

Answer 1

正如@smhx所提出的，可能的解决方案是重复第二个张量（没有内存分配的方法），然后执行批量矩阵矩阵产品：

function repeatNoCopy(tensor, k)
    local tens_size = tensor:size():totable()
    return torch.expand(tensor:view(1, unpack(tens_size)), k, unpack(tens_size))
end

A = torch.rand(3, 2, 5)
B = torch.rand(5, 4)
B_rep = repeatNoCopy(B, 3)

result = torch.bmm(A, B_rep)

print(result)
> [torch.DoubleTensor of size 3x2x4]

Answer 2

你需要将y展开为[A，C，D]，然后使用torch.bmm。查看torch.expand或torch.repeatTensor的文档。