展平时将张量与矩阵相乘

Question

我有一个张量a（可以是任意维）和一个矩阵M。我想通过展平张量来乘以它们，得到一个矩阵

在MATLAB上，我可以简单地执行以下操作：

function B = multiplyflatten(A,M)
B = M*A(:,:)

为了进行测试，可以使用

A=rand(8,5,4,4)
B=rand(1,8)

如何使用numpy-ndarrays在python上获得等价的东西？下面的块不会产生等价的东西

def multiplyflatten(A,M):
    B=np.matmul(M,A[:,:])

A(:,:)是在MATLAB中将许多维度压缩为矩阵的第二维度。在Python上有没有一种简单的方法可以做到这一点

Answer 1

如果我理解A(:,:)在MATLAB中正确地将许多维度压缩为矩阵的第二维度，那么最后的A(:,:)的形状为（8,5*4*4），如A=rand(8,5,4,4)的示例所示。在这种情况下，这应该相当于A(:,:)：

A = A.reshape(A.shape[0], -1, order='F')

-1隐式计算将A拟合到二维矩阵所需的剩余形状。根据@hegdep的评论，matlab存储数组的默认格式是F.contiguous（而numpy的默认存储格式是C-contiguous）