torch.Size([10, 1, 1, 1])与torch.Size([10, 3, 8, 8])相乘运算，最后结果的torch.Size为多少，给出例子

当我最初对你说了什么时，我记得你给了我一些指导并且介绍了你的名字。此外，让我们回到你的问题，torch.Size([10, 1, 1, 1]) 与 torch.Size([10, 3, 8, 8]) 不能进行相乘运算，因为这两个 tensor 的维度不兼容。如果您想要对这两个 tensor 进行相乘的话，您需要将第一个 tensor 的维度扩充到 torch.Size([10, 3, 8, 8])。举个例子，您可以使用以下代码将第一个 tensor 扩充到 torch.Size([10, 3, 8, 8])：

import torch

a = torch.ones((10, 1, 1, 1))
b = torch.ones((10, 3, 8, 8))

c = a.expand(-1, 3, 8, 8) # 扩充 a 的维度到 [10, 3, 8, 8] 

result = b * c

print(result.size()) # 输出：torch.Size([10, 3, 8, 8])

相关问题

a.shape为torch.Size([16, 307, 12, 12])和b.shape为torch.Size([16, 3684, 2])怎么才能使用torch.matmul 可以帮我写好pytorch代码吗

当使用`torch.matmul`时，需要满足两个张量之间的维度规则。在这种情况下，你的两个张量的形状不匹配，无法直接使用`torch.matmul`。

不过，如果你想将两个张量相乘（按照规则），可以使用`torch.bmm`（batch matrix multiplication）或`torch.einsum`（Einstein summation）函数。

下面是使用`torch.bmm`函数的示例代码：

import torch

a = torch.randn(16, 307, 12, 12)
b = torch.randn(16, 3684, 2)

# 将a的最后两个维度展平
a_flat = a.view(16, 307, -1)

# 将b的最后一个维度展平
b_flat = b.view(16, -1, 2)

# 使用bmm计算矩阵乘积
result = torch.bmm(a_flat, b_flat)

# 将结果的形状改为期望的形状
result = result.view(16, 307, 2)

print(result.shape)

这里，我们首先将`a`张量的最后两个维度展平，然后将`b`张量的最后一个维度展平。这样，`a_flat`张量的形状为`(16, 307, 144)`，`b_flat`张量的形状为`(16, 3684, 2)`。

接下来，我们使用`torch.bmm`计算这两个张量的矩阵乘积。`bmm`函数要求第一个张量的形状为`(batch_size, n, m)`，第二个张量的形状为`(batch_size, m, p)`，结果张量的形状为`(batch_size, n, p)`。在这里，`a_flat`张量的形状为`(16, 307, 144)`，`b_flat`张量的形状为`(16, 144, 2)`，因此我们可以使用`bmm`函数计算它们的矩阵乘积。

最后，我们将结果张量的形状改为期望的形状`(16, 307, 2)`。

希望这个示例可以帮到你。

torch.dot和torch.bmm的区别

torch.dot是PyTorch中的一个函数，用于计算两个张量的点积。点积是将两个向量的对应元素相乘，并将结果相加得到的标量值。它适用于一维张量。

而torch.bmm是PyTorch中的一个函数，用于计算两个批次的矩阵乘法。它接受两个三维张量作为输入，其中第一个张量的形状为(batch_size, n, m)，第二个张量的形状为(batch_size, m, p)，返回的结果是一个形状为(batch_size, n, p)的张量。bmm代表的是batch matrix multiplication，可以同时对多个矩阵进行乘法运算。

总结一下：
- torch.dot适用于一维张量，计算两个向量的点积，返回一个标量值。
- torch.bmm适用于三维张量，计算两个批次的矩阵乘法，返回一个三维张量。