有没有更好的方法来沿着第一维将两个Pytorch张量相乘和求和？

在PyTorch中，可以使用torch.matmul()函数来沿着第一维将两个张量相乘和求和。torch.matmul()函数可以执行矩阵乘法操作，并且可以处理高维张量。

下面是使用torch.matmul()函数来沿着第一维将两个张量相乘和求和的示例代码：

import torch

# 创建两个张量
tensor1 = torch.randn(3, 4, 5)
tensor2 = torch.randn(3, 5, 6)

# 沿着第一维将两个张量相乘和求和
result = torch.matmul(tensor1, tensor2).sum(dim=0)

print(result)

在上面的示例中，我们首先创建了两个张量tensor1和tensor2，它们的形状分别为(3, 4, 5)和(3, 5, 6)。然后，我们使用torch.matmul()函数将这两个张量相乘，得到的结果形状为(3, 4, 6)。最后，我们使用sum()函数沿着第一维对结果进行求和，得到形状为(4, 6)的最终结果。

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