我有一个维度为 [Batch_size， n， n] 的 3D 火炬张量，它是我的网络层和一个大小为 [n， n] 的恒定 2D 火炬张量的输出。如何在批量大小上执行元素乘法，这应该导致大小为 [Batch_size、n、n] 的火炬张量？
我知道可以使用显式循环实现此操作，但我对最有效的方法感兴趣。
一种选择是，您可以扩展权重矩阵以获得匹配的批次维度(无需使用任何额外的内存(。 例如twoDTensor.expand((batch_size, n, n))返回相同的基础数据，但表示 3D 张量。您可以看到批处理变暗的步幅为零。