使用 Pytorch 的矩阵形式的洛伦兹内积答案

【问题标题】：Lorentzian inner product in matrix form using Pytorch使用 Pytorch 的矩阵形式的洛伦兹内积
【发布时间】：2021-08-28 13:17:59
【问题描述】：

我想计算洛伦兹内积，即 = -x1y1 + x2y2 + x3y3 +... 我有代码

 res = torch.sum(x * y, dim=-1) - 2 * x[..., 0] * y[..., 0]

但这不起作用，因为我不断收到此错误 - RuntimeError：张量 a (450) 的大小必须与非单维 0 处的张量 b (30) 的大小相匹配

我需要矩阵形式的内积。所以我这样做了-

 res = torch.matmul(x,torch.transpose(y,0,1))
-2*torch.matmul(x[...,0],torch.transpose(y[...,0],0,0))

但我收到一个新错误 RuntimeError：张量大小不一致，预计张量 [450] 和 src [30] 具有相同数量的元素，但分别获得了 450 和 30 个元素。

我已经在一个简单的玩具示例中尝试过这个 -

x = torch.tensor([[1, 2, 3]])
y = torch.tensor([[2, 2, 2]])
prod = torch.matmul(x,torch.transpose(y,0,1))-2*torch.matmul(x[...,0],torch.transpose(y[...,0],0,0))
print(prod)

输出：张量（[[8]]），这是正确的。但不知何故在我正在处理的应用程序中似乎不起作用。

我不知道如何解决这个问题。欢迎任何见解！

【问题讨论】：

你能在真实场景中获取/打印输入向量的形状吗？如果是这样，请使用这些形状创建一个玩具示例。只需在内积前添加print(x.shape, y.shape)。
您好，感谢您的意见。我这样做了 - import torch x = torch.tensor([[1, 2, 3]]) y = torch.tensor([[2, 2, 2]]) x[...,0] *= -1 res = torch.matmul(x,torch.transpose(y,0,1)) 打印 (res)。我的应用程序代码开始工作了。
不错！随意用解决它的代码回答你自己的问题。它可能对其他人有用。

标签： python numpy pytorch matrix-multiplication

【解决方案1】：

所以我这样做了-

import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3]])
y = torch.tensor([[2, 2, 2]])
x[...,0] *= -1
res = torch.matmul(x,torch.transpose(y,0,1))
print (res)

它开始为我的应用程序工作。

【讨论】：