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。