Pytorch 如何将火炬[N，1]和火炬[1，N]相乘？

我想用2个火炬向量a（形状[N，1]）和B=a'（形状[1，N]）相乘来计算一个矩阵（形状[N，N]）

当我使用

torch.matmul

或

torch.mm

时，我得到了错误或A'A（形状[1,1]）

如果A表示为

A=[A_1，A_2，…，A_N]'

，我想计算一个矩阵C，它的（I，j）元素是

for i in range(N):
     for j in range(N):
       C(i,j) = a_i * a_j

我想快速计算一下。你有什么想法吗？

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谢谢你的帮助

如果我理解正确，你可以这样做：

A=torch.randint（0,5,5）
C=（A.view（1，-1）*A.view（-1,1））.to（torch.float）

它产生：

tensor([[ 1.,  4.,  3.,  3.,  0.],
        [ 4., 16., 12., 12.,  0.],
        [ 3., 12.,  9.,  9.,  0.],
        [ 3., 12.,  9.,  9.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

这相当于写：

D=火炬零点（（5,5））
对于范围（5）中的i：
对于范围（5）内的j：
D[i][j]=A[i]*A[j]

其结果是：

张量（[1,4,3,3,0.]，
[ 4., 16., 12., 12.,  0.],
[ 3., 12.,  9.,  9.,  0.],
[ 3., 12.,  9.,  9.,  0.],
[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

您可以简单地执行以下操作：

导入火炬
A=火炬的随机数（0,5,3,2））
B=火炬的随机数（0,5,2,3））

A:

张量（[[1,3]，
[2, 1],
[1, 3]])

B:

张量（[[1,0,3]，
[3, 4, 1]])

C=A@B#python 3.5+

C:

张量（[[10,12,6]，
[ 5,  4,  7],
[10, 12,  6]])

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