torch.bmm(weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1))是什么意思

这行代码表示对两个张量进行批量矩阵乘法运算。其中，weights和values是两个张量，分别具有形状为(batch_size, n, m)和(batch_size, m, p)的三维张量形状。unsqueeze(1)和unsqueeze(-1)分别表示在第一维和最后一维上添加一个新的维度，使得weights和values分别具有四维张量形状(batch_size, 1, n, m)和(batch_size, m, p, 1)，这是批量矩阵乘法所需的形状。最终运算结果是一个形状为(batch_size, 1, n, p)的四维张量。

相关问题

torch.bmm(weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1))

这段代码使用了 PyTorch 中的 bmm 函数，用于执行批量矩阵乘法。其中，weights 和 values 分别是两个张量，unsqueeze 函数用于在指定的维度上增加维度，例如 weights.unsqueeze(1) 将 weights 张量在第一维上增加一个维度，变成了一个形状为 (batch_size, 1, seq_len) 的三维张量。最后的结果是一个形状为 (batch_size, seq_len, 1) 的三维张量。

解释torch.bmm(weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1))

这行代码是在进行矩阵乘法操作，其中torch.bmm代表的是batch矩阵乘法(batch matrix multiplication)，weights.unsqueeze(1)表示将权重张量weights在第1个维度上扩展一维，使其变成一个形状为(batch_size, 1, sequence_length)的三维张量，values.unsqueeze(-1)表示将值张量values在最后一个维度上扩展一维，使其变成一个形状为(batch_size, sequence_length, 1)的三维张量。两个扩展后的张量进行batch矩阵乘法后，得到的结果是一个形状为(batch_size, 1, 1)的三维张量，即每个batch的输出都是一个标量。这个操作通常用于注意力机制中的加权求和计算。