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  • 简介
  • 问题描述
  • 测试
  • 解释
  • 结语

【Pytorch】多维矩阵的加法_pytorch

简介

Hello！
非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～
 
ଘ(੭ˊᵕˋ)੭
昵称：海轰
标签：程序猿｜C++选手｜学生
简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研
学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！
 
唯有努力💪
 
本文仅记录自己感兴趣的内容

问题描述

有两个tensor，一个大小为(2,3,1)，一个为(2,1,3)

二者相加后，结果维度为(2,3,3)

有点不太理解？？

测试

a = torch.tensor([[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]])
b = torch.tensor([[[1,2,3]],[[4,5,6]]])
c = a + b
print('a = ', a)
print('b = ', b)
print('c = ', c)
print('a.size = ',a.size())
print('b.size = ',b.size())
print('c.size = ',c.size())

【Pytorch】多维矩阵的加法_矩阵_02

解释

针对上面的测试，可以这样理解：广播机制

a、b中的第一个维度可以理解为batch_size 都是2

剩下的维度一个为(3,1) 一个为(1,3)

分别先变为(3,3) 再进行对应位置相加

  • 第一个是横向拓展
  • 第二个是列向拓展

【Pytorch】多维矩阵的加法_深度学习_03

这样就好理解了

注：以上为个人理解，仅供参考！

结语

文章仅作为个人学习笔记记录，记录从0到1的一个过程

希望对您有一点点帮助，如有错误欢迎小伙伴指正

【Pytorch】多维矩阵的加法_深度学习_04