Math 如何编写einsum操作：'；i、 jk->；ijk'；张量积形式？

我正在使用pytorch，并希望广播一个从1D（特征）到3D张量（特征×高度×宽度）的向量，以使用卷积神经网络对图像进行编码。如本节图S1所示。 现在我用的是：

# features: 1D vector
f = torch.einsum('i,jk->ijk',features,torch.ones([5,5]))

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使用广播语义，您也可以使用

f=特征。重塑（-1,1,1）*火炬。火炬（1,5,5）

仅仅使用einsum有什么问题？不太清楚为什么

numpy

会出现在这里。