pytorch，一个[8*24*512]的张量和一个[8*24*2*512]的张量做点乘获得8*24*48的相似度矩阵，其中8是批大小，512是特征维度，24是长度，第二个张量长度为24*2是因为一地个张量每一个元素对应第二个张量两个元素

在PyTorch中，要计算两个不同形状的张量（第一个张量`a`形状为`(batch_size, seq_len1, feature_dim)`，第二个张量`b`形状为`(batch_size, seq_len2, feature_dim/2, 2)`）之间的点积以得到相似度矩阵，通常会先将第二个张量展平，然后通过广播机制执行点积操作。这里假设`feature_dim`是每个位置的特征数量，而`seq_len2`是`seq_len1`的一半。

首先，我们需要对`b`进行展平，使其形状变为`(batch_size, seq_len2, feature_dim)`，这可以通过`reshape()`或`unsqueeze(-1)`来实现：

# 假设原始张量 b 的定义
b = torch.randn(8, 24, 2, 512)

# 展平第二个张量
b_flattened = b.view(b.shape[0], b.shape[1], -1)

接着，我们使用`torch.bmm()`函数（批矩阵乘法），它对于张量的批模式非常高效，可以用来计算两个三维张量的点积：

# 计算相似度矩阵
similarity_matrix = torch.bmm(a.unsqueeze(2), b_flattened.unsqueeze(1)).squeeze(2)
similarity_matrix.shape  # 输出: (8, 24, 24)

这里，`unsqueeze(2)`和`unsqueeze(1)`是为了使得`a`和`b_flattened`能够在`bmm()`操作中匹配维度，最后的结果是一个 `(batch_size, seq_len1, seq_len2)` 的相似度矩阵，即每个`batch_size`内的位置`i`和`j`的相似度分数。