Pythorch批量矩阵向量外部产品

Question

我试图用PyTorch生成向量矩阵外积（张量）。假设向量v的大小是p，矩阵M的大小是qXr，那么乘积的结果应该是pXqXr。在

示例：

#size: 2
v = [0, 1] 
#size: 2X3
M = [[0, 1, 2],
     [3, 4, 5]]
#size: 2X2X3
v*M = [[[0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],
       [[0, 1, 2],
        [3, 4, 5]]]

对于两个向量v1和v2，我可以使用torch.bmm(v1.view(1, -1, 1), v2.view(1, 1, -1))。这可以很容易地扩展为一批向量。然而，我不能找到一个解决向量矩阵的情况。另外，我需要对批量的向量和矩阵执行此操作。在

Answer 1

如果[batch_size，z，x，y]是目标矩阵的形状，另一个解决方案是在每个位置用适当的元素构建两个这种形状的矩阵，然后应用元素乘法。它可以很好地处理一批向量：

# input matrices
batch_size = 2
x1 = torch.Tensor([0,1])
x2 = torch.Tensor([[0,1,2],
                   [3,4,5]])
x1 = x1.unsqueeze(0).repeat((batch_size, 1))
x2 = x2.unsqueeze(0).repeat((batch_size, 1, 1))

# dimensions
b = x1.shape[0]
z = x1.shape[1]
x = x2.shape[1]
y = x2.shape[2]

# solution
mat1 = x1.reshape(b, z, 1, 1).repeat(1, 1, x, y)
mat2 = x2.reshape(b,1,x,y).repeat(1, z, 1, 1)
mat1*mat2