pytorch四维矩阵如何按元素相乘三维矩阵?
时间: 2023-06-01 09:05:47 浏览: 98
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:
```python
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。
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```python
import torch
# 定义四维张量A和三维张量B
A = torch.randn(N, C, H, W)
B = torch.randn(N, K, L)
# 将A展平成二维张量,形状为[N*H*W, C]
A_flat = torch.flatten(A.permute(0, 2, 3, 1), start_dim=1, end_dim=-1)
# 将B展平成二维张量,形状为[N, K*L]
B_flat = torch.flatten(B, start_dim=1, end_dim=-1)
# 计算矩阵乘积
C_flat = torch.einsum('nc,nk->nc', A_flat, B_flat)
# 将C展平成四维张量,形状为[N, C, H, W]
C = C_flat.view(N, C, H, W)
```
首先将四维张量A展平成二维张量,形状为[N*H*W, C],并将维度顺序调整为[0, 2, 3, 1],这样可以保证在矩阵乘积时维度对齐。然后将三维张量B展平成二维张量,形状为[N, K*L]。接着使用einsum函数计算矩阵乘积,其中'nc,nk->nc'表示对A和B的最后两个维度进行矩阵乘积,结果形状为[N*H*W, K*L],然后再将其展平成四维张量,形状为[N, C, H, W]。
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