pytorch 如何实现外积

在PyTorch中可以通过torch.ger()函数实现外积操作。

外积操作也被称为张量积或叉积，是指将两个向量进行逐元素相乘，得到的结果构成一个矩阵。

具体实现步骤如下：

首先，导入PyTorch库：

import torch

接下来，定义两个向量a和b：

a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])

通过torch.ger()函数计算外积结果：

outer_product = torch.ger(a, b)

最后，打印结果：

print(outer_product)

运行这段代码，输出的结果将是一个3行3列的矩阵，其每个元素都是两个向量对应位置的元素相乘的结果。

在PyTorch中，torch.ger()函数的输入参数可以是任意维度的向量，其返回结果是一个外积矩阵。

【注意】上述代码中创建的是一维张量，如果需要创建二维以上的张量进行外积操作，需要注意张量的形状和大小的匹配，确保相乘的两个向量可以进行外积运算。