一、in-place是指 “就地”操作，即将式子运算结果赋值给原来的变量，如add_()，sub_()，mul_()方法等等二、广播机制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(
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2024-01-02 13:16:55
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在pytorch的张量计算中，“广播”指的是当满足一定条件时，较小的张量能够自动扩张成合适尺寸的大张量，使得能够进行计算。条件当一对张量满足下面的条件时，它们才是可以被“广播”的。1、每个张量至少有一个维度。2、迭代维度尺寸时，从尾部（也就是从后往前）开始，依次每个维度的尺寸必须满足以下之一：相等。其中一个张量的维度尺寸为1。其中一个张量不存在这个维度。例子光看条件可能会有点迷，下面是官方文档中的
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2024-04-18 22:40:52
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一. 主题：0. 理清Pytorch中广播的计算原理1. 记录Pytorch中较为特殊的计算方法2. 记录Pytorch矩阵计算方法二. 广播：当张量的维度shape不一致时，广播机制会自动调整张量维度使得计算可以顺利进行。实例1：张量t2.shape = (3, 4)，张量t21.shape = (1, 4)，其计算过程如下，将t21复制为shape=(3, 4)，然后对应位置相加计算。计算结果
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2023-12-20 09:27:57
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PyTorch | 广播机制（broadcast）1. 广播机制定义2. 广播机制规则3. in - place 语义 1. 广播机制定义如果一个PyTorch操作支持广播，则其Tensor参数可以自动扩展为相等大小（不需要复制数据）。通常情况下，小一点的数组会被 broadcast 到大一点的，这样才能保持大小一致。2. 广播机制规则如果遵守以下规则，则两个tensor是“可广播的”：
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2023-08-09 14:57:31
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# PyTorch 广播机制详解
在深度学习和科学计算中，处理不同形状的张量是常见的需求。而在此过程中，PyTorch 提供了一项强大的特性——广播（Broadcasting）机制。理解广播机制对于高效使用 PyTorch 和模型训练至关重要。本文将深入探讨 PyTorch 的广播机制，并提供相应的代码示例，帮助大家理解其原理和应用。
## 什么是广播？
广播是指在进行张量运算时，PyTor
在深度学习任务中，PyTorch是一种被广泛应用的框架。其强大的张量计算功能支持广播机制，使得不同形状的张量能够进行加法运算。广播计算的理解与应用是解决各种计算问题的基础。在探讨这些加法运算的细节时，我们将展示其背后的逻辑，以便于读者能够深入理解与应用。
## 协议背景
在OS模型中，广播机制的实现是计算层面的一项重要技术。通过将不同形状的张量调整为统一的形状而进行的运算，是深度学习高效计算的
在Android系统中，为什么需要广播机制呢？广播机制，本质上它就是一种组件间的通信方式，如果是两个组件位于不同的进程当中，那么可以用Binder机制来实现，如果两个组件是在同一个进程中，那么它们之间可以用来通信的方式就更多了，这样看来，广播机制似乎是多余的。然而，广播机制却是不可替代的，它和Binder机制不一样的地方在于，广播的发送者和接收者事先是不需要知道对方的存在的，这样带来的好处便是，系
# PyTorch Tensor 广播教程
在深度学习中，我们经常需要处理不同形状的张量（Tensors），而在这些操作中，Tensor 广播（broadcasting）是一个非常重要的概念。它能帮助我们在进行数学运算时，自动扩展张量的维度。本教程将为你详细介绍如何在 PyTorch 中使用 Tensor 广播。
## 广播的基本概念
Tensor 广播是指当两个形状不同的张量进行运算时，根
数组的广播机制1、先来看几个例子a = np.array([1,3,2,5])
display(a.shape)
b = np.array([4])
display(b.shape)
c = np.arange(1,13).reshape(3,4)
display(c)
display(c.shape)结果如下：2、numpy官网关于广播机制的一句原话In order to bro
一. 广播机制 broadcast1. 两个张量“可广播”规则：每个张量至少有一个维度。当迭代维度大小时，从最后一个维度开始，满足以下条件：（1）维度大小相等，（2）其中一个维度为1，（3）或者其中一个维度不存在。举例：x=torch.empty((0,))
y=torch.empty(2,2)
# x，y不可广播，因为x至少没有一个维度
x=torch.empty(5,7,3)
y=torc
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2023-12-18 22:02:01
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# PyTorch Tensor 广播的科普
随着机器学习和深度学习的快速发展，PyTorch作为一个流行的深度学习框架，吸引了越来越多的开发者和研究人员。理解Tensor的操作尤为重要，尤其是“广播”机制，它让我们能够高效地进行张量运算。
## 什么是广播？
广播（Broadcasting）是一种用于处理不同形状的张量的方式，使得两种形状不同的张量能够在进行加法、乘法等运算时，自动扩展为相
原创
2024-10-24 06:45:58
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# 如何实现pytorch乘法广播
## 概述
在PyTorch中，乘法广播是一种方便的操作，可以对不同形状的张量进行相乘，使得形状相容。在这篇文章中，我将向您展示如何实现PyTorch的乘法广播。
## 流程步骤
以下是实现PyTorch乘法广播的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建两个张量，形状不同 |
| 2 | 对两个张量进行乘法操作 |
原创
2024-06-04 04:24:32
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本文参考的资料有PYTORCH BROADCASTING SEMANTICS1、NUMPY BROADCASTING2，搭配一些个人理解。什么是广播机制？如果一个Pytorch运算支持广播的话，那么就意味着传给这个运算的参数会被自动扩张成相同的size，在不复制数据的情况下就能行。 广播机制实际上就是在运算过程中，去处理两个形状不同向量的一种手段2。 Numpy通过广播机制3，可以让循环在C中而不
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2023-08-09 14:42:15
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1. 广播机制定义如果一个PyTorch操作支持广播，则其Tensor参数可以自动扩展为相等大小（不需要复制数据）。通常情况下，小一点的数组会被 broadcast 到大一点的，这样才能保持大小一致。2. 广播机制规则2.1 如果遵守以下规则，则两个tensor是“可广播的”：每个tensor至少有一个维度；遍历tensor所有维度时，从末尾开始遍历（从右往左开始遍历）（从后往前开始遍历），两个t
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2024-06-03 15:26:25
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这里写目录标题向量化和广播数学函数算数运算numpy.addnumpy.subtractnumpy.multiplynumpy.dividenumpy.floor_dividenumpy.powernumpy.sqrtnumpy.square三角函数numpy.sinnumpy.cosnumpy.tannumpy.arcsinnumpy.arccosnumpy.arctan指数和对数numpy.
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2024-01-17 09:11:44
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各种乘法运算中会多次涉及到广播机制。先说下numpy中的广播机制。了解的直接跳过看第二部分即可一 numpy广播机制Broadcast原理：python在进行numpy算术运算采用的是element-wise方式（逐元素操作的方式），此时要求两个数据的维度必须相同。维度不同时，会触发广播操作使其维度相同。不满足广播操作的情况下会直接报错。先理解下维度，便于理解broadcast，数据的维度指两个方
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2024-02-14 14:23:06
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基于Torchaudio构建数据集 文章目录基于Torchaudio构建数据集前言02 Training a feed forward network03 Making predictions04 Creating a custom dataset05 Extracting Mel spectrograms06 Padding audio files07 Preprocessing data on
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2023-12-01 11:41:31
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pytorch作为一款经典的深度学习工具，几乎统治了科研/学生党在深度学习工具领域的全部江山。 从本篇博客开始，我将会陆续更新一些关于pytorch的基础用法和实战操作。 文章目录1 Tensor简介2 使用特定数据创建Tensor2.1 使用numpy格式的数据创建2.2 直接输入数据创建2.3 元素值相同矩阵的创建2.4 连续数据range的创建2.5 特殊矩阵的创建3 使用随机数据创建Ten
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2023-10-06 15:56:54
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维度扩张举例在张量的运算中，有时候两个张量的维度并不一致。比如张量A和标量B的求和运算A+B可能会有Broadcasting存在。A的张量的维度是[2,3,2,2]，代表的意义是经过卷积运算后的一个Feature maps,2张图片3个通道，2行3列特征向量：A = torch.arange(24).reshape(2,3,2,2)
print(A.shape)
运行结果：
torch.Size
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2024-06-18 07:32:56
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广播机制 从后往前依次检查维度,如果两个张量对应的维度上数目相等,则会按照该维度相加 若其中一个维度数目为1,则会应用广播机制.如:a = torch.arange(3).reshape([1, 3, 1])
b = torch.arange(3).reshape([1, 3, 1])
a + b #维度均相等 输出为:tensor([[[0],
[2],
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2023-07-30 13:26:13
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