Transformer模型-broadcast广播的简明介绍:拉伸张量

本文介绍了广播在IT技术中的概念,它通过调整张量形状使其兼容进行操作,避免数据复制,以提高NumPy等库中计算的效率。通过实例演示了向量与标量、矩阵与向量以及张量与矩阵之间的广播过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

broadcast的定义和目的:

广播发生在将较小的张量“拉伸”以具有与较大张量兼容的形状,以便执行操作时。

广播是一种有效执行张量操作而不创建重复数据的方式。

广播的处理过程:

1, 确定最右边的维度是否兼容
               每个张量是否至少有一个维度?
                它们的大小是否相等?其中一个大小是否为1?是否有一个维度不存在?
2,将维度拉伸到适当的大小

3,对下一个维度重复前面的步骤

举例:向量和标量
 

举例:矩阵和向量

举例:张量和矩阵

原文链接:

https://medium.com/@hunter-j-phillips/a-simple-introduction-to-broadcasting-db8e581368b3

Broadcasting — NumPy v1.26 Manual

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