pytorch，有一个[16, 30, 512]的张量和一个[16, 120, 512]的张量，使用einsum函数将第一个张量乘以第二个张量，得到一个[16, 30 ,120]的相似度张量

在PyTorch中，你可以使用`torch.einsum`函数执行张量间的运算，包括矩阵相乘和张量乘法。为了将两个不同维度的张量通过`einsum`相乘并获得一个相似度张量，通常会涉及一些调整来匹配张量的大小。这里假设这两个张量是元素级别的乘法，不需要特定的模式连接。

首先，我们需要对较大的张量进行转置，以便与较小的张量进行逐元素乘法。这样，我们可以保持较小张量的形状不变，而较大的张量会变成一个[16, 512, 120]的张量。然后我们使用`einsum`操作符"ij,kj->ik"，其中'i'和'k'代表两个轴，'j'代表共享的轴。

以下是实现这个操作的代码示例[^1]:

# 假设 tensor1 是 [16, 30, 512] 的张量
tensor1 = torch.randn(16, 30, 512).float()
# 假设 tensor2 是 [16, 120, 512] 的张量
tensor2 = torch.randn(16, 120, 512).float()

# 对 tensor2 转置使其变为 [16, 512, 120]
transposed_tensor2 = tensor2.permute(0, 2, 1)

# 使用 einsum 进行逐元素乘法
similarity_tensor = torch.einsum('ijk,jlk->ilk', tensor1, transposed_tensor2)
# similarity_tensor 现在有形状 [16, 30, 120]

相关问题

pytorch如何显示一个四维张量

可以使用以下代码来显示一个四维张量：

import torch

# 创建一个4维张量
x = torch.randn(2, 3, 4, 5)

# 显示张量的形状
print(x.shape)

# 显示张量的值
print(x)

这里我们创建了一个形状为(2, 3, 4, 5)的四维张量，并使用print()函数来显示其形状和值。其中，张量的形状是(2, 3, 4, 5)，表示它有2个3x4的矩阵，每个矩阵中有5个元素。张量的值是随机生成的。

pytorch中用同一个一维张量拼接成高维张量的方法

可以使用 torch.stack() 函数将同一个一维张量按照指定的维度拼接成多维张量。例如，可以使用以下代码将两个一维张量沿着第一维拼接成一个二维张量：

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])
z = torch.stack([x, y])
print(z)

输出结果为：

tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])