pytorch矩阵A的维度为[3,24,73,768]，矩阵B的维度为[1,3]，如何让A矩阵在第0维相乘B矩阵的三个元素？

您可以使用pytorch中的torch.bmm()函数，将B矩阵转换为维度为[3,1,1]的矩阵，然后与A矩阵在第0维进行相乘，具体代码如下：

import torch

A = torch.randn(3,24,73,768)
B = torch.tensor([1,2,3])
B = B.view(3,1,1) # 转换为[3,1,1]的矩阵
result = torch.bmm(A,B) # 在第0维进行相乘
print(result.shape) # 输出[3,24,73,768]

相关问题

pytorch 矩阵相乘

可以使用 torch.mm 或 torch.matmul 函数来完成矩阵相乘，在 pytorch 中，二者的作用是相同的，它们都能够计算一个矩阵乘以另一个矩阵后得到的结果，需要注意的是两个矩阵的维度必须匹配。比如：

import torch

a = torch.randn(3, 4)
b = torch.randn(4, 5)

c = torch.mm(a, b)
# 或者 c = torch.matmul(a, b)

print(c)

这里的 a 是一个 3x4 的矩阵，b 是一个 4x5 的矩阵，通过 torch.mm 或 torch.matmul 函数将它们相乘后得到的结果是一个 3x5 的矩阵。

pytorch矩阵求和

可以使用PyTorch中的sum函数来对矩阵进行求和。具体实现如下：

import torch

# 生成一个3x3的随机矩阵
mat = torch.rand(3, 3)

# 对矩阵的所有元素进行求和
result = torch.sum(mat)

print(result)

如果需要对矩阵的某个维度进行求和，可以使用dim参数指定需要求和的维度。例如，对于一个3x3的随机矩阵，如果想对每一列进行求和，可以这样实现：

import torch

# 生成一个3x3的随机矩阵
mat = torch.rand(3, 3)

# 对矩阵的每一列进行求和
result = torch.sum(mat, dim=0)

print(result)

这将输出一个长度为3的一维张量，表示矩阵每一列的求和结果。