torch将n*1向量转换成1*n维向量

可以使用torch的t()函数来实现：

import torch

x = torch.randn(5, 1)  # 创建一个5*1的向量
print(x.shape)  # 输出(5, 1)

y = x.t()  # 将x转换成1*5的向量
print(y.shape)  # 输出(1, 5)

输出：

torch.Size([5, 1])
torch.Size([1, 5])

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如果你有一个N*K的二维张量（Tensor）A和一个N*1的一维索引向量B，你想按照B的索引值改变A的部分元素，你可以使用Python库Pandas或者NumPy的indexing机制。这里是一个简单的例子：

import torch  # 假如使用的是PyTorch，如果是其他库例如Pandas，则用相应的API

# 假设 A 是一个 N * K 的 PyTorch tensor
# A = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=torch.float)
# B 是一个 N * 1 的一维 index vector
# B = torch.tensor([0, 1, 2])

# 使用 torch.index_select() 或者 .index_getitem()
selected_values = A[torch.arange(A.shape[0]), B]

# 现在 selected_values 是一个新的 Tensor，形状为 (N, 1)，包含了原tensor A 中对应索引B的位置的元素

这个操作会返回一个新的张量，其每一行对应于A的某一行，其列则是由索引B指定的A的那一列。

矩阵向量相乘,TORCH

矩阵向量相乘是指将一个矩阵与一个向量进行乘法运算，得到一个新的向量作为结果。在TORCH（PyTorch）中，可以使用torch.matmul()函数来实现矩阵向量相乘。

具体而言，假设有一个m行n列的矩阵A和一个n维的列向量B，它们的矩阵向量相乘可以表示为C = A * B，其中C是一个m维的列向量。

在TORCH中，可以使用torch.matmul()函数来进行矩阵向量相乘的计算。示例代码如下：

import torch

# 定义矩阵A和向量B
A = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
B = torch.tensor([7, 8, 9])

# 进行矩阵向量相乘
C = torch.matmul(A, B)

print(C)

输出结果为：

tensor([ 50, 122])

这里的输出结果是一个包含两个元素的张量，即C = [50, 122]。