empty(5, 2, 4, 1) q = torch.empty( 3, 1, 1) 现在你对“可广播”这一概念已经有所了解了,让我们看下,广播后的张量是什么样的。 如果张量x和张量y是可广播的,那么广播后的张量尺寸按照如下方法计算: 如果x和y的维数不等,在维数较少的张量上添加尺寸为 1 的维度。结果维度尺寸是x和y相应维度尺寸的较大者。 # 示
'''a=torch.ones(3,1)b=torch.ones(1,4)# 通过广播机制进行加法运算# 广播过程:# a: (3, 1) -> (3, 4) # 1被广播到4# b: (1, 4) -> (3, 4) # 1被广播到3# 最终形状:(3, 4)c=a+bprint(c.size())print(c)print(a.expand(3,4))print(b.expand(3,4))print('*'*40)a=...
torch中matmul的神奇广播机制 如果是两个向量x,yx,y,那么返回点积xTyxTy 如果是向量乘矩阵,那么把向量当成行向量xTAxTA 如果是矩阵乘向量,那么把向量当成列向量AyAy 如果是矩阵乘矩阵,那么就是正常的矩阵乘法ABAB 如果有至少一边大于二维,相当于把最后两个维度当成矩阵/向量,按照前面的规则算,前面的维度相当于批矩阵...
torch的广播机制同python的广播机制,只不过若某个维度缺失的话则先右对齐左边再用1补齐,然后接下来进行广播即可,最后结果的维度为每维的最大值 print(torch.rand(2, 1, 3) + torch.rand(3)) # 可以运算 print(torch.rand(2, 1, 2) + torch.rand(3)) # 不可以运算 print(torch.rand(2, 1, 3) +...
torch.Size([8, 9, 6]) 1. 特殊广播机制(维数不一样) 向右对齐进行比较。PyTorch 会自动修正维度的数量,并根据广播规则匹配每个维度的大小。具体匹配规则:(从右往左匹配) 如果维度大小一样,继续往左比较。 如果维度大小不一样,那么其中一个维度大小必须是1。没有维度的自动补充为1进行比较。
BROADCASTING SEMANTICS 1,两个张量“可广播”应满足的条件 每个张量至少有一个维度。 当比较维度大小时,从尾维度开始向首迭代,对应的维度大小必须相等、或者其中之一为1、或者其中之一不存在。 >>> x=torch.empty(5,7,3) >>&g
import torch # 示例1:维度不同的张量相加 x = torch.arange(1, 5).reshape(1, 4) # 形状为 (1, 4) y = torch.arange(1, 3).reshape(2, 1) # 形状为 (2, 1) result = x + y print(result) # 输出: # tensor([[1, 3, 5, 7], # [2, 4, 6, 8]]) # 示例2:单个元素与多维...
还有一个常用的将NumPy中的array转换成Tensor的方法就是torch.tensor(),需要注意的是,此方法总是会进行数据拷贝(就会...Tensor做按元素运算。当对两个形状不同的Tensor按元素运算时,可能会触发广播(broadcasting)机制:先适当复制元素使这两个Tensor形状相同后再按元素运算。例如: 输出: 由于x和y ...
torch.set_printoptions(edgeitems=2,linewidth=75) 看下我们收集的数据,t_c表示Celsius temperature摄氏温度,t_u表示Unknown temperature 未知温度,总共11组。然后把这数据转换成tensor。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 t_c=[0.5,14.0,15.0,28.0,11.0,8.0,3.0,-4.0,6.0,13.0,21.0]t_u=[...
import torch x = torch.rand(1, 2, 3) y = torch.rand(1, 2, 3) z = x + y print(x.shape) print(y.shape) print(z.shape) print(x) print(y) print(z) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 输出结果如下: torch.Size([1, 2, 3]) torch.Size([1, 2, 3]) torch.Size([1, 2, 3...