pytorch四维矩阵如何按元素相乘二维矩阵？

可以使用PyTorch中的torch.mul函数来实现。具体方法如下：

假设四维矩阵为A，二维矩阵为B，需要将A的最后两维与B按元素相乘，则可以使用以下代码：

C = torch.mul(A[:, :, :, :], B.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1))

其中，unsqueeze函数用于在B的最后两维前添加两个维度，使其变为四维。最后一个维度是1，表示将B与A的最后一维相乘，倒数第二个维度是1，表示将B与A的倒数第二维相乘。C为结果矩阵，是与A最后两维大小相同的四维矩阵，与B的前两维大小相同。

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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)

我需要一段python的pytorch版本代码，四维列表和二维列表变成矩阵，四维矩阵最后一维的尺寸为5与二维矩阵的行和列尺寸为5，四维矩阵的最后一维单独乘以二维矩阵，其他维度数据不变

import torch
list_4d = torch.rand(4, 5, 5, 5)
list_2d = torch.rand(5, 5)
list_4d[..., -1] = list_4d[..., -1] * list_2d
matrix_4d = torch.sum(list_4d, dim=-1)