pytorch - 置换后如何进行张量点运算

Question

我有 2 个张量，A 和 B：

A = torch.randn([32,128,64,12],dtype=torch.float64)
B = torch.randn([64,12,64,12],dtype=torch.float64)
C = torch.tensordot(A,B,([2,3],[0,1]))
D = C.permute(0,2,1,3) # shape:[32,64,128,12]

张量 D 来自操作“tensordot -> permute”。如何实现一个新的操作 f() 以在 f() 之后进行 tensordot 操作，例如：

A_2 = f(A)
B_2 = f(B)
D = torch.tensordot(A_2,B_2)

标签： pytorchpermutetensordot

Answer 1

您是否考虑过使用torch.einsum哪个非常灵活？

D = torch.einsum('ijab,abkl->ikjl', A, B)

问题tensordot在于它输出 的A之前的所有维度，B而您正在寻找的（当排列时）是从A和中“交错”维度B。