【Pytorch】多维矩阵的加法

举报
海轰Pro 发表于 2022/09/02 20:04:42 2022/09/02
【摘要】 @TOC 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...

@TOC

在这里插入图片描述

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())

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

【版权声明】本文为华为云社区用户原创内容,未经允许不得转载,如需转载请自行联系原作者进行授权。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。