質問: **Python対応のtensorFlow またはPytorchで異なる次元のarray掛け算を実現したいです。** 例えば, 2D行列(matrix)がN枚があって、要素数N個の実数vector V もあって、 i枚目のmatrixのあらゆる要素にVのi番目の要素にかけたいのです。 そして上記計算をN枚の行列に一括行う関数またはPythonのセンテンスを知りたいのです。 (できれば、**GPU対応の同時並列計算的なやり方**が望ましい) **broadcastという概念が知っていますが、具体センテンスや関数名は分かりません。** 宜しくお願いします。
回答: どうぞ matrices = [torch.randint(0,10,(4,4)) for _ in range(6)] vector = torch.randint(0, 10, (6,)) matrix = torch.cat(list(map(lambda x: x.unsqueeze(2), matrices)), dim=2) result = matrix * vector.view(1,1,-1) result = [require[..., i] for i in range(6)] GPU対応は要素積と関係ありませんので別途調べるか質問してください.