三维张量内积，得到的是几维张量，举例说明

如果两个三维张量进行内积，得到的是一个标量（0维张量），例如向量的点积就是一个标量。换句话说，内积运算会消除掉两个张量中的一个维度，因此两个三维张量内积之后，得到的是一个二维张量（矩阵）。举例来说，如果有两个形状均为(2,3,4)的三维张量，它们内积之后得到的将是一个形状为(2,3,3)的三维张量，其中第一维和第二维维度数不变，第三维减少了1。

相关问题

python如何将两个三维张量叠成一个三维张量

可以使用NumPy中的concatenate函数来将两个三维张量叠成一个三维张量。假设两个张量的形状分别为(a, b, c)和(x, y, z)，其中a、b、c、x、y、z均为正整数，可以使用以下代码实现张量的叠加：

import numpy as np

# 创建两个三维张量
tensor1 = np.random.rand(a, b, c)
tensor2 = np.random.rand(x, y, z)

# 将两个张量叠加成一个三维张量
tensor3 = np.concatenate((tensor1, tensor2), axis=0)

其中，np.concatenate()函数的第一个参数为一个元组，包含需要叠加的两个三维张量；第二个参数axis表示沿着哪个轴叠加，0表示沿着第一个维度叠加，即将tensor2添加到tensor1的末尾。叠加完成后，tensor3的形状为(a+x, b, c)。

怎么将二维张量变成三维张量

要将二维张量变成三维张量，您可以使用 `unsqueeze()` 函数。该函数将在指定的维度上添加一个大小为1的维度，从而将张量的维度增加一维。例如，如果您有一个形状为 `(N, M)` 的二维张量，您可以使用以下代码将其转换为形状为 `(N, M, 1)` 的三维张量：

import torch

# 创建一个二维张量
x = torch.randn(N, M)

# 将二维张量变成三维张量
x = x.unsqueeze(2)

这将在第2个维度上添加一个大小为1的维度，从而将张量的维度增加一维。现在，`x` 的形状为 `(N, M, 1)`。如果您想在其他维度上添加维度，只需更改 `unsqueeze()` 的参数即可。