torch.bmm改成C++

`torch.bmm`是PyTorch库中的一个函数，用于计算矩阵的批归一化（Batch Matrix Multiplication）。如果你想要在C++中实现类似的功能，你需要使用深度学习框架如TensorFlow C++ API、Caffe2，或者是直接操作GPU内存的CUDA或cuDNN。

例如，在C++中，如果你需要做两个张量的批矩阵乘法，你可以使用深度学习框架提供的矩阵乘法运算符或函数。对于TensorFlow，可以使用`tensorflow::matmul`函数；对于Caffe2，对应的是`caffe2::MatMul`。如果是在CUDA环境中，可以使用`cublasSgemm`或`thrust::device_vector`结合`thrust::cpp.algorithm`中的矩阵乘法。

这里是一个简单的示例（假设使用CUDA+C++）：

#include <cuda_runtime.h>
#include <cublas_v2.h>

__global__ void batch_matrix_multiply(float* output, const float* A, const float* B, int M, int N, int K) {
    int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (idx < M * N) {
        float sum = 0.0f;
        for (int i = 0; i < K; i++) {
            sum += A[idx * K + i] * B[i * N];
        }
        output[idx] = sum;
    }
}

// 使用
float* A_data, *B_data, *output_data; // 假设已经分配好内存
int M, N, K; // 矩阵维度
batch_matrix_multiply<<<M / block_size, block_size>>>(output_data, A_data, B_data, M, N, K);

记得在实际项目中处理好数据对齐、内存管理和错误检查等问题。