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

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：

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。