已知a.shape为(4,16,28,32)，b.shape为(4,1,32,10)，执行torch.matmul(a,b)的shape为

执行`torch.matmul(a, b)`会对`a`张量和`b`张量进行矩阵乘法操作，其中`a`张量的最后两维会被视为一个矩阵，`b`张量的倒数第二和倒数第三维也会被视为一个矩阵，两个矩阵相乘得到的结果会被插入到输出张量的最后两维中。

在这里，`a`张量的大小为`(4, 16, 28, 32)`，`b`张量的大小为`(4, 1, 32, 10)`。为了满足矩阵乘法的要求，需要将`a`张量的最后两维`(28, 32)`和`b`张量的倒数第二和倒数第三维`(32, 10)`进行矩阵乘法操作。此时，矩阵乘法得到的结果的大小为`(4, 16, 28, 10)`，并且会被插入到输出张量的最后两维中。

因此，执行`torch.matmul(a, b)`的输出张量的大小为`(4, 16, 28, 10)`。

相关问题

已知a.shape为(16, 28,32)，执行a.t()后，a.shape为

执行`a.t()`会对`a`张量进行转置操作。对于一个三维张量，转置操作会将其第一维和第二维进行交换。因此，对于大小为`(16, 28, 32)`的`a`张量，执行转置操作后，其大小会变为`(28, 16, 32)`。

注意：转置操作不会改变张量的形状，而是改变它的维度顺序。因此，执行`a.t()`后，`a`张量的形状仍然为`(16, 28, 32)`，只是维度的顺序改变了。如果需要改变张量的形状，可以使用`reshape()`方法或者`view()`方法来实现。

因此，执行`a.t()`后，`a`张量的形状仍为`(16, 28, 32)`。如果需要将其转置后的形状保存下来，可以使用如下代码：

a = a.t()  # 对a张量进行转置操作
print(a.shape)  # 输出转置后的形状：(28, 16, 32)

已知a.shape为(4,16,28,32)，执行a.max(dim=1)的shape为

执行`a.max(dim=1)`会对`a`张量沿着第1个维度（即第2维）进行求最大值操作，输出结果包括两个部分：最大值的值和最大值的索引。因此，输出结果的大小为`(4, 28, 32)`。

具体来说，输出结果的第$i$个样本（$i\in[0,3]$）可以表示为：

$$
\begin{aligned}
\max_{j\in[0,15]} a_{i,j,:,:} &=\left(\max_{j\in[0,15]} a_{i,j,k,l},\ \operatorname{argmax}_{j\in[0,15]} a_{i,j,k,l}\right) \\
&= \left(\max_{j\in[0,15]} a_{i,j,k,l},\ j^*\right)
\end{aligned}
$$

其中，$j^*$表示在$j\in[0,15]$中使得$a_{i,j,k,l}$取最大值的$j$。

因此，输出结果的大小为`(4, 28, 32)`。