我有大小为n的d向量和一个d x d矩阵J。我想用每个n向量计算J的矩阵向量乘法.对于这一点,我使用pytorch的expand()来获得J的广播,但是在计算矩阵向量积时,Py手电似乎在内存中实例化了一个完整的n x d x d张量。11.00 GiB total capacity; 3.73 GiB already allocated; 5.69 GiB fre
我有一个张量,我想把这个张量乘成一个向量列表。下面是一个最小代码的例子。vectorList.append(np.array([12,13,14,15,16,17]))
for i in vectorList:
results.append(tensor*i) 这会产生所需的结果我似乎找不到一个numpy/tensorflow元素级乘法命令,可以在堆叠vectorList之后实现这种乘法。 如果这是一个问题,我愿意
例如,我有一个N B x H张量列表(即N x B x H张量)和一个N向量列表(即N x B张量)。我要把列表中的每个B x H张量乘以相应的B维张量,从而得到N x H张量。我知道如何使用单个for-loop和PyTorch来实现计算,但是有矢量注入吗?(即不使用for-loop,只使用PyTorch/numpy操作)