(2,201,32)和(32,201,201)用torch.einsum怎么连接成(2,201,201)
时间: 2023-10-16 09:09:16 浏览: 79
可以使用如下的einsum表达式:
```python
import torch
a = torch.tensor([2, 201, 32])
b = torch.tensor([32, 201, 201])
result = torch.einsum('i,jk->ijk', a, b)
```
其中,`'i,jk->ijk'`表示对两个张量进行乘积,并将结果按照维度顺序重新组合为一个3维张量。这样得到的`result`张量就是一个形状为`(2, 201, 201)`的张量,即将`a`和`b`两个向量外积得到一个矩阵,再将这个矩阵堆叠成一个3维张量。
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(2,201,32)h和(32,200)用torch.einsum怎么连接成(2,201,201)
可以使用如下的einsum表达式:
torch.einsum('ai,bj->abij', torch.Tensor([2,201,32]), torch.Tensor([32,200]))
这会输出一个形状为(2,201,32,200)的张量,接着可以使用torch.transpose函数对第二个和第三个维度进行置换,得到形状为(2,201,200,32)的张量:
torch.transpose(torch.einsum('ai,bj->abij', torch.Tensor([2,201,32]), torch.Tensor([32,200])), 1, 2)
最后可以使用torch.matmul函数来将第三个和第四个维度相乘,得到形状为(2,201,201)的张量:
torch.matmul(torch.transpose(torch.einsum('ai,bj->abij', torch.Tensor([2,201,32]), torch.Tensor([32,200])), 1, 2))
(2,201,32)h和(32,201)用torch.einsum怎么连接成(2,201,201)
可以使用如下代码:
```python
import torch
a = torch.randn(2, 201, 32)
b = torch.randn(32, 201)
c = torch.einsum('aij,jk->aik', a, b)
d = torch.einsum('aij->aji', c)
print(d.shape) # 输出:torch.Size([2, 201, 201])
```
首先,我们将`a`和`b`传入`einsum`函数中,使用字符串`'aij,jk->aik'`指定了矩阵乘法的计算方式,得到了一个形状为`(2, 201, 201)`的张量`c`。然后,我们使用`'aij->aji'`将`c`的第二维和第三维交换,得到了最终的张量`d`。