(2,201,32)h和(32,200)用torch.einsum怎么连接成(2,201,201)

可以使用以下代码将两个张量连接成(2,201,201)：

import torch

# 创建两个张量
a = torch.randn(2, 201, 32)
b = torch.randn(32, 200)

# 使用torch.einsum连接两个张量
c = torch.einsum('aij, jk -> aik', a, b)
d = torch.einsum('aik, aij -> aij', c, a.transpose(1, 2))

# 打印结果
print(d.shape)  # 输出：torch.Size([2, 201, 201])

注意，这里需要先使用torch.einsum将两个张量连接成(2,201,32)，然后再进行矩阵乘法操作得到结果张量(2,201,201)。

相关问题

(2,201,32)h和(32,201)用torch.einsum怎么连接成(2,201,201)

可以使用如下代码：

import torch

a = torch.randn(2, 201, 32)
b = torch.randn(32, 201)

c = torch.einsum('aij,jk->aik', a, b)
d = torch.einsum('aij->aji', c)

print(d.shape)  # 输出：torch.Size([2, 201, 201])

首先，我们将`a`和`b`传入`einsum`函数中，使用字符串`'aij,jk->aik'`指定了矩阵乘法的计算方式，得到了一个形状为`(2, 201, 201)`的张量`c`。然后，我们使用`'aij->aji'`将`c`的第二维和第三维交换，得到了最终的张量`d`。

res = torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src)

这行代码使用了 PyTorch 的 `einsum` 函数来执行张量的乘积运算。`einsum` 函数允许我们按照指定的约定执行张量的乘积、求和和重组等操作。

具体来说，`torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src)` 的意思是：
- `'boi'` 表示 `w` 张量的维度标记，其中 `'b'` 表示批量维度（batch），`'o'` 表示输出特征维度，`'i'` 表示输入特征维度。
- `'bi'` 表示 `h_src` 张量的维度标记，其中 `'b'` 表示批量维度（batch），`'i'` 表示输入特征维度。

通过这样的约定，`einsum` 函数将会根据这些维度标记执行相应的乘积和求和操作。具体地，它将会对 `w` 张量的最后一个维度和 `h_src` 张量的最后一个维度执行逐元素相乘，并对结果进行求和，从而得到一个新的张量。

最终，这行代码返回了一个形状为 `(batch_size, out_feats)` 的张量 `res`，其中 `batch_size` 是批量大小，`out_feats` 是输出特征的大小。这个张量表示了对权重 `w` 和输入特征 `h_src` 进行乘积运算后的结果。