【发布时间】：2020-07-21 14:59:39
【问题描述】：
如何广播以将这两个矩阵相乘？
x: torch.Size([10, 120, 180, 30]) # (N, H, W, C)
W: torch.Size([64, 30]) # (Y, C)
输出应该是：
(10, 120, 180, 64) == (N, H, W, Y)
【问题讨论】：
标签： python pytorch broadcast torch
【发布时间】：2020-07-21 14:59:39
【问题描述】：
我假设x 是某种批处理示例，w 矩阵是相应的权重。在这种情况下，您可以简单地这样做：
out = x @ w.T
这是一个张量乘法，而不是逐个元素的乘法。你不能做元素乘法来得到这样的形状，这个操作是没有意义的。你所能做的就是以某种方式unsqueeze这两个矩阵，使其形状可广播，并在你不想要的维度上应用一些操作，如下所示：
x : torch.Size([10, 120, 180, 30, 1])
W: torch.Size([1, 1, 1, 30, 64]) # transposition would be needed as well
在这样的unsqueezing 之后，您可以沿着第三个dim 执行x*w 和sum 或mean 以获得所需的形状。
为清楚起见，两种方式并不等效。
【讨论】：