列2D张量乘以行2D张量等于3d pytorch张量

2D张量是指具有两个维度的张量，可以表示为一个矩阵。行2D张量是指具有两个维度的张量，其中第一个维度表示行数，第二个维度表示列数。3D PyTorch张量是指具有三个维度的张量，可以表示为一个立体数组。

当一个2D张量（矩阵）乘以一个行2D张量时，结果将是一个3D张量。具体计算过程如下：

假设有一个2D张量A，形状为(m, n)，和一个行2D张量B，形状为(n, p)。其中，m表示A的行数，n表示A的列数，p表示B的列数。

将A的每一行与B进行点乘（内积），得到一个新的行向量。重复这个过程，直到遍历完A的所有行。最终得到的结果是一个3D张量C，形状为(m, 1, p)。

这个3D张量C可以看作是一个立体数组，其中每个元素表示矩阵A的每一行与矩阵B的点乘结果。

在PyTorch中，可以使用torch.matmul()函数进行矩阵乘法运算。具体代码如下：

import torch

A = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])  # 2D张量A，形状为(3, 2)
B = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 行2D张量B，形状为(2, 3)

C = torch.matmul(A.unsqueeze(1), B.unsqueeze(0))  # 2D张量乘以行2D张量，得到3D张量C，形状为(3, 1, 3)

print(C)

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