形状【32，1，48，28，60】和形状【32，64，1，28，60】怎么乘

这两个张量的形状不匹配，不能直接相乘。但是可以通过广播（broadcasting）机制实现相乘。

首先，在两个张量的形状中，如果有维度大小为1，则可以在该维度上将其扩充为另一个张量相应维度的大小。具体来说，将维度大小为1的张量自动地沿着该维度进行复制，直到匹配为止。

其次，在进行张量乘法时，如果两个张量的形状不完全相同，则从最后一维开始逐一比较，如果对应维度的大小不同且其中一个张量的该维度大小为1，则可以自动地将该张量在该维度上复制，直到匹配为止。

因此，在给定的两个张量中，可以将第一个张量的形状扩充为【32，64，48，28，60】，将第二个张量的形状扩充为【32，64，48，28，60】，然后进行逐元素相乘，得到的结果形状为【32，64，48，28，60】，即：

import torch

x1 = torch.randn(32, 1, 48, 28, 60)
x2 = torch.randn(32, 64, 1, 28, 60)

# 将x1和x2的形状扩充为[32, 64, 48, 28, 60]
x1_broadcasted = x1.expand(-1, 64, -1, -1, -1)
x2_broadcasted = x2.expand(-1, -1, 48, -1, -1)

# 逐元素相乘
result = x1_broadcasted * x2_broadcasted

print(result.shape)  # torch.Size([32, 64, 48, 28, 60])