我有一个形状为 MxN 的矩阵 P 和一个形状为 KxNxR 的 3d 张量 T。我想将 P 与 T 中的每个 NxR 矩阵相乘，得到 KxMxR 3d 张量。
P.dot(T).transpose(1,0,2) 给出了想要的结果。这个问题有没有更好的解决方案(即摆脱transpose)？这一定是一个很常见的操作，所以我认为，其他人已经找到了不同的方法，例如使用 tensordot(我试过但没能得到想要的结果)。意见/观点将不胜感激!
最佳答案
scipy.tensordot(P, T, axes=[1,1]).swapaxes(0,1)
关于python - Numpy:将矩阵与 3d 张量相乘——建议，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4490961/