在 PyTorch 中，行与矩阵中每隔一行的批处理矩阵内积答案

【问题标题】：batch matrix inner product of a row with every other row in matrix, in PyTorch在 PyTorch 中，行与矩阵中每隔一行的批处理矩阵内积
【发布时间】：2022-01-05 04:35:54
【问题描述】：

我有两个大小为 (16, 8, 400) 的矩阵 A，大小为 B (16, 50, 400) 的矩阵；其中 16 是批量大小。

现在我需要做的是：

对于 A 中的每一批次，我想计算单批次 A 中每一行的内积与单批次 B 中的每一行，然后得到最大内积值。换句话说，对于每个批次，我在左侧 (A) 有一个 (8, 400) 矩阵，在右侧 (B) 有一个 (50, 400) 矩阵。现在对于 A 中的每一行 (8 * 400)，我想计算该行与 B 中的每一行 (1 * 400) 的内积，并得到最大内积。因此，内积运算将产生一个 (8 * 1) 大小的向量，然后得到 8 个值的最大值。为每个批次完成它会产生 (16, 50, 1) 大小的矩阵，这是我输出的首选维度。

数学公式如图 enter image description here

我该怎么做呢？我不想使用 for 循环，因为那样效率低下。出于同样的原因，我也不想使用重复方法。

【问题讨论】：

标签： python math pytorch

【解决方案1】：

这行得通吗？

C = np.max( np.matmul(A, B.transpose(0,2,1)) , axis=1 )

【讨论】：

非常感谢，我用随机矩阵验证了，输出的维度没有问题。之后我会验证值的正确性