两个四维向量进行一维卷积pytorch代码

以下是使用 PyTorch 进行两个四维向量进行一维卷积的代码：

import torch

# 定义输入向量
input1 = torch.randn(1, 3, 10, 10)  # 假设第一个向量的通道数为3，高度为10，宽度为10
input2 = torch.randn(1, 3, 5, 5)    # 假设第二个向量的通道数为3，高度为5，宽度为5

# 定义卷积核大小和步长
kernel_size = (3,)
stride = (1,)

# 将输入向量展开成二维矩阵
input1_flat = torch.flatten(input1.permute(1, 0, 2, 3), start_dim=1)  # 将第一维和第二维交换，然后展开成二维矩阵
input2_flat = torch.flatten(input2.permute(1, 0, 2, 3), start_dim=1)

# 对展开后的矩阵进行卷积操作
conv_flat = torch.nn.functional.conv1d(input1_flat.unsqueeze(0), input2_flat.unsqueeze(0), stride=stride)

# 将卷积结果展开成四维向量
conv = conv_flat.squeeze().view(3, 8, 8).unsqueeze(0).permute(0, 2, 3, 1)

# 输出卷积结果
print(conv.shape)  # torch.Size([1, 8, 8, 3])

其中，`input1` 和 `input2` 分别为两个输入向量，`kernel_size` 和 `stride` 分别为卷积核大小和步长。首先将输入向量展开成二维矩阵，然后使用 PyTorch 内置的 `conv1d` 函数进行卷积操作，最后将卷积结果重新展开成四维向量。