torch.bmm( [1,1,64],v) 其中v : [1,32,64] 最后的 结果是什么

根据torch.bmm的定义，输入的batch1和batch2的形状必须为(batch_size, n, m)和(batch_size, m, p)，其中n和p必须相等。而这里batch1的形状是[1,1,64]，batch2的形状是[1,32,64]，并不符合要求。因此，如果使用torch.bmm进行计算，会抛出维度不匹配的异常。

如果将batch1和batch2进行转置（transpose）操作，可以使它们的形状符合torch.bmm的要求。具体而言，可以使用如下代码进行计算：

torch.bmm(v.transpose(1, 2), torch.unsqueeze(torch.unsqueeze(batch1, dim=1), dim=1))

其中，v的形状为[1,32,64]，将其转置后得到[1,64,32]；batch1的形状为[1,1,64]，使用torch.unsqueeze函数扩展维度后得到[1,1,64,1]。最终torch.bmm的输入形状为[1,64,32]和[1,1,64,1]，输出形状为[1,1,32,1]，表示batch_size为1，大小为(1,32)的矩阵与大小为(1,1)的矩阵相乘的结果。

相关问题

torch.bmm(a, b)

torch.bmm(a, b)的作用是进行批量的矩阵乘法操作。其中a的维度是b * m * n，b的维度是b * n * p，结果的维度是b * m * p。这意味着对于每一个批次中的矩阵a和b，会进行矩阵乘法操作，输出一个结果矩阵。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【torch小知识点03】矩阵乘法总结](https://blog.csdn.net/wistonty11/article/details/128758903)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

def forward(self, x): # b, n, c x_q = self.q_conv(x).permute(0, 2, 1) # b, c, n x_k = self.k_conv(x) x_v = self.v_conv(x) # b, n, n energy = torch.bmm(x_q, x_k) attention = self.softmax(energy) attention = attention / (1e-9 + attention.sum(dim=1, keepdim=True)) # b, c, n x_r = torch.bmm(x_v, attention) x_r = self.act(self.after_norm(self.trans_conv(x - x_r))) x = x + x_r return x

这段代码是一个自注意力机制，用于计算输入$x$的表示。具体来说，它首先将输入$x$分别通过三个卷积层$q_{conv}$、$k_{conv}$和$v_{conv}$映射为三个表示$x_q$、$x_k$和$x_v$，其中$x_q$和$x_k$的维度都是$b\times c\times n$，$x_v$的维度是$b\times n\times c$。

接着，它计算一个能量张量$energy$，通过$x_q$和$x_k$的内积得到，即$energy_{i,j}=\sum_{k=1}^{n}x_{q_{i,k}}x_{k_{j,k}}$，得到一个$n\times n$的矩阵。然后，通过softmax函数将$energy$转换成注意力张量$attention$，即$attention_{i,j}=\frac{\exp(energy_{i,j})}{\sum_{k=1}^{n}\exp(energy_{i,k})}$，使得$attention$中的每个元素都在$[0,1]$之间且总和为$1$。

接着，对$attention$进行归一化得到标准化注意力张量$attention$，即$attention_{i,j}=\frac{\exp(energy_{i,j})}{\sum_{k=1}^{n}\exp(energy_{i,k})+\epsilon}$，其中$\epsilon=10^{-9}$是一个很小的数，防止分母为$0$。然后，将$x_v$和$attention$进行矩阵乘法得到加权表示$x_r$，即$x_r=\sum_{j=1}^{n}attention_{i,j}x_{v_{i,j}}$，其中$x_{v_{i,j}}$表示$x_v$中第$i$个样本的第$j$个位置的向量。

最后，将$x_r$通过一个残差连接和一个变换层来得到最终的表示$x$，即$x=\text{LayerNorm}(x+\text{ReLU}(\text{Conv1d}(x_r))+\text{Conv1d}(x))$。其中，$\text{Conv1d}$表示一维卷积，$\text{ReLU}$表示ReLU激活函数，$\text{LayerNorm}$表示层归一化。