Pytorch 中的批量矩阵乘法 - 与输出维度的处理相混淆

Question

我有两个数组：

A
B

数组A包含一批 RGB 图像，形状为：

[batch, Width, Height, 3]

而 ArrayB包含对图像进行“类转换”操作所需的系数，其形状为：

[batch, 4, 4, 3]

简单来说，对单个图像的运算是乘法，输出环境图（normalMap * Coefficients）。

我想要的输出应该保持形状：

[batch, Width, Height, 3]

我尝试使用torch.bmm但失败了。这有可能吗？

Answer 1

我认为你需要计算 PyTorch 与

BxCxHxW : number of mini-batches, channels, height, width

格式，也可以使用matmul，因为bmm适用于张量或 ndim/dim/rank =3。

我知道你可能会在网上找到这个，但无论如何：

batch1 = torch.randn(10, 3, 20, 10)
batch2 = torch.randn(10, 3, 10, 30)
res = torch.matmul(batch1, batch2)
res.size() # torch.Size([10, 3, 20, 30])