展平时将张量与矩阵相乘

Question

我有一个张量 A（可以是任何维度）和一个矩阵 M。我想通过将张量展平成一个矩阵来将它们相乘。

在 MATLAB 上，我可以简单地这样做：

function B = multiplyflatten(A,M)
B = M*A(:,:)

出于测试目的，可以运行上面的函数与

A=rand(8,5,4,4)
B=rand(1,8)

如何使用 numpy ndarrays 在 python 上获得等效的东西？下面的块不会产生等效的东西

def multiplyflatten(A,M):
    B=np.matmul(M,A[:,:])

A(:,:) 是在 MATLAB 中将许多维压缩到矩阵的第二维。在 Python 上有没有简单的方法来做到这一点？

Answer 1

如果我理解 A(:,:) 是在 MATLAB 中将许多维压缩到矩阵的第二维，那么最终的 A(:,:) 的形状为 ( 8,5*4*4) 如 A=rand(8,5,4,4) 的例子。在那种情况下，这应该等同于 A(:,:):

A = A.reshape(A.shape[0], -1, order='F')

-1 隐式计算将 A 拟合到二维矩阵所需的剩余形状。根据@hegdep 的评论，matlab 存储数组的默认格式是 F.contiguous（相对于 numpy 的默认存储格式 C-contiguous）。

Multiply tensor with matrix while flattening