PyTorch BROADCASTING SEMANTICS

本文主要是介绍PyTorch BROADCASTING SEMANTICS，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

PyTorch BROADCASTING SEMANTICS

官网资料：https://pytorch.org/docs/stable/notes/broadcasting.html

Broadcasting 是指不同大小的两个 array 应该怎样处理的操作。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。

两个 Tensors 只有在下列情况下才能进行 broadcasting 操作：

• 每个 tensor 至少有一维
• 遍历所有的维度，从尾部维度开始 ,每个对应的维度大小要么相同; 要么其中一个是 1; 要么其中一个不存在

举例说明

import torch

• 相同维度，一定可以 broadcasting。故可以互相操作

x=torch.empty(2,4,3)
y=torch.empty(2,4,3)print(x.shape)
print(y.shape)

torch.Size([2, 4, 3])
torch.Size([2, 4, 3])

x.add(y)

tensor([[[1.0061e-42, 0.0000e+00, 0.0000e+00],[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]],[[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]]])

• x 没有符合“至少有一个维度”，所以不可以 broadcasting. 故不能直接操作

x=torch.empty((0,))
y=torch.empty(2,2)
print(x.shape)
print(y.shape)

torch.Size([0])
torch.Size([2, 2])

x.add(y)

---------------------------------------------------------------------------RuntimeError                              Traceback (most recent call last)<ipython-input-24-2f346478ebe1> in <module>()
----> 1 x.add(y)RuntimeError: The size of tensor a (0) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 1

• 遍历所有的维度，从尾部维度开始 ,每个对应的维度大小要么相同; 要么其中一个是 1; 要么其中一个不存在

需要变化维度才能操作

# 按照尾部维度对齐
x=torch.empty(5,3,4,1)
y=torch.empty(  3,1,1)
# x 和 y 是 broadcastable
# 1st 尾部维度: 都为 1
# 2nd 尾部维度: y 为 1
# 3rd 尾部维度: x 和 y 相同
# 4th 尾部维度: y 维度不存在

如果两个 tensors 可以 broadcasting，那么计算过程是这样的：

• 如果 x 和 y 的维度不同，那么对于维度较小的 tensor 的维度补 1，使它们维度相同。
• 然后，对于每个维度，计算结果的维度值就是 x 和 y 中较大的那个值。

x 和 y 是 broadcastable，即使唯独不同也可以操作，操作后的结果，取唯独最大的一端

x=torch.empty(5,1,4,1)
y=torch.empty(  3,1,1)print(x.shape)
print(y.shape)

torch.Size([5, 1, 4, 1])
torch.Size([3, 1, 1])

(x+y).size()

torch.Size([5, 3, 4, 1])

来看一个不对的例子：原因 x和y 不是broadcastable，主要 2和3对应的维度不满足条件

x=torch.empty(5,2,4,1)
y=torch.empty(  3,1,1)
(x+y).size()

---------------------------------------------------------------------------RuntimeError                              Traceback (most recent call last)<ipython-input-37-7836c771d982> in <module>()1 x=torch.empty(5,2,4,1)2 y=torch.empty(3,1,1)
----> 3 (x+y).size()RuntimeError: The size of tensor a (2) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1

这篇关于PyTorch BROADCASTING SEMANTICS的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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