A = torch.randn(2,2,2) B = torch.randn(2,2,3) C = torch.tensordot(A,B,dims=[(0,1),(1,0)])计算过程是怎么样的
时间: 2023-10-03 09:03:15 浏览: 149
详解torch.Tensor的4种乘法
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这段代码展示了使用PyTorch库进行张量的张量积计算过程。具体来说,代码中的`torch.randn(2,2,2)`创建了一个大小为2x2x2的张量A,其中的元素是从标准正态分布中随机采样得到的。另外,`torch.randn(2,2,3)`创建了一个大小为2x2x3的张量B,同样也是从标准正态分布中随机采样得到的。
然后,`torch.tensordot(A, B, dims=[(0,1), (1,0)])`执行了张量积计算。
在`tensordot()`函数中,参数`A`和`B`是要进行张量积计算的两个张量。参数`dims`是一个列表,用于指定进行张量积计算时要缩并的维度。在这个例子中,`(0,1)`表示对A的第一个维度和第二个维度进行缩并,`(1,0)`表示对B的第二个维度和第一个维度进行缩并。
因此,`torch.tensordot(A, B, dims=[(0,1), (1,0)])`将返回一个新的张量C,其形状为(2, 3),表示对A和B进行张量积计算后得到的结果。
需要注意的是,由于我是一个文本AI模型,无法直接执行代码。上述描述仅仅是对给定代码进行解释和说明。如果你想要运行这段代码,请确保已经安装了PyTorch库并正确配置了相关环境。
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