pytorch中张量A=[4,1000]，张量B=[4,3,50,50],怎么处理使A/B

将张量A重塑为形状为[4, 1, 1000]的张量，然后使用torch.div()函数对B进行张量除法，除数为A，如下所示：

import torch

A = torch.randn(4, 1000)
B = torch.randn(4, 3, 50, 50)

# 重塑A的形状为[4, 1, 1000]
A_reshaped = A.view(4, 1, 1000)

# 对B进行张量除法，除数为A
result = torch.div(B, A_reshaped)

print(result.shape)

输出结果应该为：torch.Size([4, 3, 50, 50])。

相关问题

pytorch中张量A=[4, 1000]，张量B=[4, 3, 50, 50]，怎么进行匹配

张量 A 与张量 B 进行匹配的方法如下：

通过 PyTorch 中的广播规则，将张量 A 扩展为 [4, 1, 1000], 然后将张量 B 扩展为 [4, 3, 1000, 50, 50]，这样两个张量的形状就完全匹配，可以进行相应的数学运算。

具体代码实现如下：

import torch

A = torch.randn(4, 1000)
B = torch.randn(4, 3, 50, 50)

A_exp = A.unsqueeze(dim=1).unsqueeze(dim=2)
B_exp = B.unsqueeze(dim=2)

A_match, B_match = torch.broadcast_tensors(A_exp, B_exp)

# 进行相应的数学运算
result = torch.mul(A_match, B_match)

其中，`unsqueeze` 方法用于在指定维度上插入新的维度，`broadcast_tensors` 方法用于将两个张量进行广播，得到匹配的形状。在示例代码中，进行相应的数学运算，将张量 A 和张量 B 进行逐元素相乘，得到的结果形状为 [4, 3, 1000, 50, 50]，即为两个张量匹配后的形状。

pytorch中张量

在PyTorch中，张量是一种多维数组，可以用来存储和操作数据。张量有不同的维度，可以通过torch.view()和torch.reshape()方法进行维度变换。例如，使用torch.view()可以将一个4x4的张量x变换为一个大小为16的一维张量y，或者将x变换为一个2x8的张量z，其中-1表示这个维度的大小由其他维度决定。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【PyTorch】PyTorch基础知识——张量](https://blog.csdn.net/qq_42251120/article/details/126835591)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pytorch基础：张量](https://blog.csdn.net/m0_56253030/article/details/126374600)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]