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？
python vectorization batch-processing matrix-multiplication pytorch
我有一个为freeRTOS编写的简单程序（实现一个计时器）。
我想在一个空的虚拟机（VirtualBox或QEMU或其他）中运行该程序。
我需要制作一个可以在空VM中运行的二进制文件。
任何建议或指导我该怎么做？
我在freeRTOS主页上检查了很多东西，但找不到有用的东西。
假设我们有火炬张量：
A: with shape BxHxW and values in {0,1}, where 0 and 1 are classes
B: with shape Bx2xD and real values, where D is the dimensionality of our vector
We want to create a new tensor of shape BxDxHxW that holds in each index specified in the spatial dimension (HxW), the vector that corresponds to its class (specified by A).
pytorch中有没有函数可以实现这一点？我尝试了火炬分散，但认为情况并非如此。
我想估计给定尺寸图像的傅里叶变换BxCxWxH
在以前的火炬版本中，以下内容完成了这项工作：
fft_im = torch.rfft(img, signal_ndim=2, onesided=False)
输出的大小为：
BxCxWxHx2
但是，使用新版本的 rfft ：
fft_im = torch.fft.rfft2(img, dim=2, norm=None)
我没有得到相同的结果。我错过了什么吗？