形状【32,1,48,28,60】和形状【32,64,1,28,60】怎么乘
时间: 2024-01-09 11:04:26 浏览: 8
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:
```python
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])
```
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```cpp
Dims conv22_cv2_0_2_outputDims = conv22_cv2_0_2->getOutput(0)->getDimensions();
int shapeProduct = conv22_cv2_0_2_outputDims.d[0] * conv22_cv2_0_2_outputDims.d[1 * conv22_cv2_0_2_outputDims.d[2];
float result = static_cast<float>(shapeProduct) / 100.;
std::cout << "Result: " << result << std::endl;
```
这将打印出形状的前三个值相乘并除以100的结果。请确保在使用之前已经获取了 conv22_cv2_0_2 层的形状。