Question

例如，a = torch.Tensor([[1,2],[3,4]])（对于numpy来说只是a = np.array([[1,2],[3,4]])）和b = torch.ones((2,2,2))，

我想用两个a矩阵乘积2x2的每一行，并得到一个新的矩阵[[3,3],[7,7]]（即[1,2]*[[1,1],[1,1]]=[3,3]，[3,4]*[[1,1],[1,1]]=[7,7]）。有可能实现这一目标吗？谢谢！

Answer 1

您可以只使用常规矩阵乘法a @ b：

a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.ones((2,2,2))

print(a @ b)

输出：

[[[3. 3.]
  [7. 7.]]

 [[3. 3.]
  [7. 7.]]]

结果的每个“行”（即第一个索引）将是一个单独的2 x 2矩阵：

print((a @ b)[1])

输出：

[[3. 3.]
 [7. 7.]]

Answer 2

我认为这是一个丑陋的解决方案，但这也许就是您想要实现的目标：

a = torch.Tensor([[1,2],[3,4]])
b = torch.ones((2,2,2))

A = torch.mm(a[0].view(-1, 2), b[0])
B = torch.mm(a[1].view(-1, 2), b[1])
res = torch.cat([A, B], dim=0)
print(res)

输出：

tensor([[3., 3.],
        [7., 7.]])

在PyTorch / Numpy中，如何将矩阵的行与3-D张量中的“矩阵”相乘？

2 个答案: