pytorch四维矩阵如何相乘2维矩阵
时间: 2023-06-01 21:05:07 浏览: 151
可以使用torch.matmul()函数来实现。需要保证矩阵维度的匹配关系,即第一个矩阵的行数等于第二个矩阵的列数。具体代码实现如下:
import torch
tensor_4d = torch.randn(2, 3, 4, 5)
tensor_2d = torch.randn(5, 2)
result = torch.matmul(tensor_4d, tensor_2d)
print(result.size()) # 输出为 (2, 3, 4, 2)
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pytorch四维矩阵如何按元素相乘三维矩阵?
可以使用PyTorch的torch.mul函数来实现四维矩阵按元素相乘三维矩阵的操作。具体来说,可以将四维矩阵视为两个三维矩阵的批处理形式,然后使用torch.mul函数对它们进行按元素相乘的操作即可。代码示例如下:
```python
import torch
# 定义四维矩阵和三维矩阵
x = torch.randn(2, 3, 4, 5)
y = torch.randn(2, 3, 5)
# 将四维矩阵按最后一维拆分成两个三维矩阵
x1 = x.view(2, 3, 5, 4)[:, :, :, :1].squeeze(3)
x2 = x.view(2, 3, 5, 4)[:, :, :, 1:].transpose(2, 3)
# 按元素相乘
z = torch.mul(x1, y.unsqueeze(3)) # (2, 3, 5, 1)
z = torch.mul(z, x2) # (2, 3, 5, 4)
print(z.shape) # (2, 3, 5, 4)
```
其中,我们先将四维矩阵按最后一维拆分成两个三维矩阵,然后对它们进行按元素相乘的操作,最后将结果拼接起来即可。需要注意的是,由于PyTorch的广播机制,我们需要使用unsqueeze函数将三维矩阵的最后一维扩展为1,以便与另一个三维矩阵进行相乘。
python生成全是0的四维tensor矩阵
可以使用PyTorch库来生成一个四维矩阵,其中所有元素都是0,代码如下:
```
import torch
# 定义四维矩阵的形状
shape = (2, 3, 4, 5)
# 生成全是0的四维tensor矩阵
zeros_tensor = torch.zeros(shape)
# 打印结果
print(zeros_tensor)
```
这将生成一个形状为 (2, 3, 4, 5) 的四维tensor矩阵,其中每个元素都是0。