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pytorch广播机制的理解

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想要了解数组维度不同是否可以做数值运算?我们写的数值运算是否真的按照我们想的方式在运作?那么为了避免这些不易察觉的错误,一定要了解下广播机制。

  • 众所周知,维度相同,形状相同的数组可以进行数值运算。

    • a是2行3列的二维数组,b是2行3列的数组。
    • 维度相同,都是二维数组。
    • 形状相同,都是2行3列(shape=(2,3))。
      因此可以直接进行+,-,*,/等数值运算。维度不同的两个数组可以运算么?答案是可以的。
  • 即使形状不同,我们仍然可以通过调用 广播机制 (broadcasting mechanism) 来执行按元素操作
    这种机制的工作方式如下:首先,通过适当复制元素来扩展一个或两个数组,以便在转换之后,两个张量具有相同的形状。其次,对生成的数组执行按元素操作。

  • 注意⚠️:维度不同的两个数组不能通过广播机制实现运算, 比如:二维数组 + 三维数组。

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