Python 优雅的Numpy张量积

我需要在numpy（或pytorch）中取两个张量的乘积：

我有

A = np.arange(1024).reshape(8,1,128)
B = np.arange(9216).reshape(8, 128, 9)

并希望获得

C

，在

A

（

axis=2

）的最后一个维度和

B

（

axis=1

）的中间维度上求和点积。其尺寸应为

8x9

。目前，我正在做：

C = np.zeros([8, 9])
for i in range(8):
    C[i,:] = np.matmul(A[i,:,:], B[i,:,:])

如何优雅地做到这一点？

我试过：

np.tensordot(weights, features, axes=(2,1)).

但它返回

8x1x8x9

一种方法是使用

C=np.einsum（'ijk，ikl->il'，A，B）

或者你可以使用矩阵乘法

C=（A@B）.挤压（轴=1）
#当量：C=np.matmul（A，B）.挤压（轴=1）

您为当前所做工作提供的代码不计算C。什么是

cam

？它与

C

有什么关系？

np.matmul（A，B）

应该产生（8,1,9）@AlexanderGuyer

cam=C

。我修好了。很抱歉我想得到A的dim2和B的dim1上的点积。如果我忽略第一个轴，那就是矩阵积，不是吗？