Pytorch使用過程總結

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類似numpy的廣播

使用pytorch廣播語義實現不同形狀陣列的運算

如果以下規則成立，則兩個張量是"可廣播的"

每個張量具有至少乙個維度。

當從尺寸尺寸開始迭代時，從尾部維度開始，尺寸大小必須相等，其中乙個為1，或其中乙個不存在。 舉例說明：

# 在v0.2之前，如下2個張量是無法執行的,因為屬於不同型別

a = torch.zeros(4,
4)b = torch.ones(1,
4)# x和y不能廣播，因為x沒有至少1個維度
x=torch.floattensor(
)y=torch.floattensor(2,
2)x=torch.floattensor(5,
2,4,
1)y=torch.floattensor(3,
1,1)
# x and y are not broadcastable, because in the 3rd trailing dimension 2 != 3

如果維數x和y不相等，在前面加上1用更少的尺寸張量的尺寸以使它們相等的長度。

然後，對於每個維度大小，所得到的尺寸大小是根據x和y的最大維度。

# 直接執行語句

x=torch.floattensor(5,
3,4,
1)y=torch.floattensor(3,
1,1)
print
(x.add_(y)
).size(
)# 將上面的5,2,4中的2變為1
x=torch.floattensor(5,
1,4,
1)y=torch.floattensor(3,
1,1)
print
(x+y)
.size(
)# 向後相容性
torch.add(torch.ones(4,
1), torch.randn(4)
)

參照文件[pytorch中文文件] 廣播語義

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