我有一个 4x4x256 张量和一个 128x256 矩阵。我需要将矩阵的每个 256-d 深度方向向量乘以矩阵，这样我得到 4x4x128 张量。
在Numpy工作，我不清楚如何做到这一点。在它们当前的形状中，它看起来不像np.dot的任何变体。操纵形状以利用广播规则似乎没有提供任何帮助。 np.tensordot和np.einsum可能很有用，但查看文档正好在我的脑海中。
有一种有效的方法吗？
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您可以使用np.einsum执行此操作。随机值的示例：
a = np.arange(4096.).reshape(4,4,256)
b = np.arange(32768.).reshape(128,256)
c = np.einsum('ijk,lk->ijl',a,b)
print(c.shape)
此处，subscripts参数为：ijk,lk->ijl
根据您的要求，i=4, j=4, k=256, l=128
逗号分隔两个操作数的下标，下标表示应该在每个张量中的最后一个下标（对于两个张量共有的下标k）上执行乘法。
->之后的张量下标表明合成张量的形状应为(i,j,l)。现在，根据您正在执行的操作类型，您可能必须保留此下标或将此下标更改为jil，但subscripts的其余部分保持不变。