四维张量如何相乘才符合要求

对于四维张量A和B，如果要进行相乘，需要满足以下条件：

1. A和B的形状必须相同，即A.shape == B.shape。
2. A和B的最后两个维度必须相同，即A.shape[-2:] == B.shape[-2:]。

这是因为在进行张量乘法时，最后两个维度会进行元素相乘并求和，得到一个新的二维张量。因此，为了让张量乘法能够执行，最后两个维度的大小必须相同。

例如，假设A和B是两个形状为(2, 3, 4, 5)的四维张量，且最后两个维度大小相同，可以使用以下代码进行相乘：

C = A * B  # 逐元素相乘，得到一个形状为(2, 3, 4, 5)的四维张量C

如果A和B的最后两个维度大小不同，例如A.shape[-1] = 5，B.shape[-1] = 6，则无法进行相乘，会抛出ValueError异常。此时需要使用torch.broadcast_tensors()函数将A和B进行广播，使其最后两个维度大小相同，例如：

A_broadcasted, B_broadcasted = torch.broadcast_tensors(A, B)  # 广播A和B
C = A_broadcasted * B_broadcasted  # 逐元素相乘，得到一个形状为(2, 3, 4, 6)的四维张量C

此时C的形状为(2, 3, 4, 6)，最后两个维度大小为5和6的元素已经相乘并求和得到了新的元素。