Python 在一定维度上所有元素组合的乘法

我试着把某个维度上所有元素的组合进行乘法。 例如 使用for循环将是

for a,i in enumerate(A):
    for b,j in enumerate(B):
        c[i][j] = a[1]*b[0]

不使用for循环将是错误的

A[:,None,1]*B[:,0] 

这对于二维（A.shape=（4,2），B.shape=（4,2））很有效

然而，当我将上述过程扩展到三维时（A.shape=（2,4,2），B.shape=（2,4,2））

我试过了

A[:,:,1]*B[:,:,None,0] 

但是给了我一个错误

如果不使用for循环，如何执行此操作

对于二维张量，这就是我得到的

a = torch.FloatTensor([[0,1],[0,2],[0,3],[0,4]])
b = torch.FloatTensor([[1,0],[2,0],[3,0],[4,0]])
c = a[:,None,0] * b[:,1]

print(c)

tensor([[ 1.,  2.,  3.,  4.],
        [ 2.,  4.,  6.,  8.],
        [ 3.,  6.,  9., 12.],
        [ 4.,  8., 12., 16.]])

但在这种情况下

A = torch.cat([a.unsqueeze(0),a.unsqueeze(0)],dim=0)
B = torch.cat([b.unsqueeze(0),b.unsqueeze(0)],dim=0)


C = A[:,:,None,0] * B[:,:,1] << RuntimeError

RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 1

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如果不在维度0中使用for循环，我想不出一种方法来实现这一点。

请始终发布错误消息和整个stacktrace。@Sukwon，你能给我一个小表格，例如3x3，说明你到底想计算什么吗？顺便说一句，你的第一个例子就是特定列的外积：

torch.outer（a[：，1]，B[：，0]）

。3维的预期输出形状是什么<代码>（2,4,2,4）？@aerijman添加了示例@Berriel我预计输出形状为（2,4,4,1）

tensor([[[ 1.,  2.,  3.,  4.],
         [ 2.,  4.,  6.,  8.],
         [ 3.,  6.,  9., 12.],
         [ 4.,  8., 12., 16.]],

        [[ 1.,  2.,  3.,  4.],
         [ 2.,  4.,  6.,  8.],
         [ 3.,  6.,  9., 12.],
         [ 4.,  8., 12., 16.]]])