不同维度张量的乘法

【问题标题】：Multiplication of tensors with different dimensions不同维度张量的乘法
【发布时间】：2021-08-31 15:23:07
【问题描述】：

给定

a = torch.randn(40, 6)
b = torch.randn(40)

我想将a 的每一行与b 的标量相乘，即

c0 = a[0]*b[0]
c1 = a[1]*b[1]
...

这很好用。但是有没有更优雅的方法呢？

谢谢

【问题讨论】：

标签： python pytorch multiplication tensor

【解决方案1】：

你想要c.shape = (40, 6)？然后，简单地说：

c = a * b.unsqueeze(1)

使用(2, 3) 使其可读：

import torch

torch.manual_seed(2021)

a = torch.randn(2, 3)
# > tensor([[ 2.2871,  0.6413, -0.8615],
# >         [-0.3649, -0.6931,  0.9023]])

b = torch.randn(2)
# > tensor([-2.7183, -1.4478])

c = a * b.unsqueeze(1)
# > tensor([[-6.2169, -1.7434,  2.3418],
# >         [ 0.5284,  1.0035, -1.3064]])

【讨论】：