有一个尺寸为(6,512,64,48)的四维张量A,和一个尺寸为(6,4)的二维数组B,如何让A中的6个三维数组分别乘以B中第一列的每个数,且乘完A的尺寸不变
时间: 2024-04-15 09:27:10 浏览: 24
要让A中的每个三维数组与B中的第一列的每个数相乘,并且保持A的尺寸不变,可以使用广播(broadcasting)操作来实现。以下是一种可能的方法:
1. 将B的形状扩展为(6,1,1,1),使其与A的形状相匹配。可以使用`np.expand_dims()`函数来实现。
2. 将A与扩展后的B相乘,这将导致广播操作,使得A中的每个三维数组都与B的第一列相乘。
3. 最后,得到的结果将是与A尺寸相同的张量。
下面是使用Python和NumPy库实现上述操作的示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建A和B
A = np.random.randn(6, 512, 64, 48)
B = np.random.randn(6, 4)
# 将B的形状扩展为(6,1,1,1)
B_expanded = np.expand_dims(np.expand_dims(np.expand_dims(B[:, 0], axis=1), axis=2), axis=3)
# 将A与扩展后的B相乘
result = A * B_expanded
# 打印结果
print(result.shape) # 输出:(6, 512, 64, 48)
```
在上述示例代码中,我们首先使用`np.expand_dims()`函数将B的形状扩展为(6,1,1,1),然后将其与A相乘得到结果。最后,我们打印结果的形状,确保其与A的尺寸相同。注意,我们只使用了B中的第一列(`B[:, 0]`),你可以根据需要修改代码以适应其他列。
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pytorch如何显示一个四维张量
可以使用以下代码来显示一个四维张量:
```python
import torch
# 创建一个4维张量
x = torch.randn(2, 3, 4, 5)
# 显示张量的形状
print(x.shape)
# 显示张量的值
print(x)
```
这里我们创建了一个形状为(2, 3, 4, 5)的四维张量,并使用print()函数来显示其形状和值。其中,张量的形状是(2, 3, 4, 5),表示它有2个3x4的矩阵,每个矩阵中有5个元素。张量的值是随机生成的。