廣播機制,就是將不同維度、不同長度的tensor,在滿足一定規則的前提下能夠自動進行長度和維度的擴充,從而使不同維度、不同長度的tensor之間正確的進行運算。
自動廣播規則:兩個tensor能夠進行自動廣播需要滿足以下幾個規則:
對應相等
其中乙個tensor的大小等於1
其中乙個tensor的某個維度不存在
x = torch.tensor([2])y = torch.tensor([[3],[5]])
#x將自動擴充套件為[[2],[2]],然後參與運算
print(x+y)
>> tensor([[5.],[7.]])
#二者可以
x = troch.randn(2,3,4,5,6,7)
y = torch.rand(3,4,1,1,7)
#二者不可以
x = troch.randn(2,3,4,5,6,7)
y = torch.rand(5,4,1,1,7)
pytorch的廣播機制
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pytorch中的廣播機制和numpy中的廣播機制一樣,因為都是陣列的廣播機制 兩個維度不同的tensor可以相乘,示例a torch.arange 0,6 reshape 6 tensor 0,1,2,3,4,5 shape torch.size 6 ndim 1 b torch.arange 0...
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1 讓所有輸入陣列都向其中shape最長的陣列看齊,shape中不足的部分都通過在前面加1補齊。2 輸出陣列的shape是輸入陣列shape的各個軸上的最大值。3 如果各個輸入陣列的對應軸的長度相同或者其長度為1時,這樣的陣列之間能夠用來計算,否則 出錯。4 當輸入陣列的某個軸的長度為1時,沿著此軸...