pytorch四维矩阵如何按元素相乘三维矩阵？

可以使用PyTorch的torch.mul函数来实现四维矩阵按元素相乘三维矩阵的操作。具体来说，可以将四维矩阵视为两个三维矩阵的批处理形式，然后使用torch.mul函数对它们进行按元素相乘的操作即可。代码示例如下：

import torch

# 定义四维矩阵和三维矩阵
x = torch.randn(2, 3, 4, 5)
y = torch.randn(2, 3, 5)

# 将四维矩阵按最后一维拆分成两个三维矩阵
x1 = x.view(2, 3, 5, 4)[:, :, :, :1].squeeze(3)
x2 = x.view(2, 3, 5, 4)[:, :, :, 1:].transpose(2, 3)

# 按元素相乘
z = torch.mul(x1, y.unsqueeze(3))  # (2, 3, 5, 1)
z = torch.mul(z, x2)  # (2, 3, 5, 4)

print(z.shape)  # (2, 3, 5, 4)

其中，我们先将四维矩阵按最后一维拆分成两个三维矩阵，然后对它们进行按元素相乘的操作，最后将结果拼接起来即可。需要注意的是，由于PyTorch的广播机制，我们需要使用unsqueeze函数将三维矩阵的最后一维扩展为1，以便与另一个三维矩阵进行相乘。