torch.broadcast_tensors()函数

最新推荐文章于 2024-12-20 17:17:07 发布
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分类专栏： 计算机视觉
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本文介绍了PyTorch中broadcast_tensors()函数的功能及用法。该函数能够将输入的张量进行广播操作，并返回与第二个参数形状相同的张量，其值为第一个参数的值填充。此外，还返回一个形状相同但值全为0的张量。

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torch.broadcast_tensors()是一个将tensor扩充的函数

我们先来看一个例子

可以看到，torch.broadcast_tensors()可以传两个参数，并且最后得到的结果会变成第二个参数的形状，值是填充的第一个参数的值。

函数一共有两个返回结果，第二个结果的形状和第一个结果相同，但是填充的值都是0

 

torch中的broadcast
YJYS_ZHX的博客
12-23 1887
场景 在进行基础运算时，常常遇到广播机制，特别是创建网络，对网络输出特征图进行加权整和的时候，需要对一个通道设定一个权重。 广播机制 进行基础运算的时候，遇到±*但是tensor的shape不一致时，可能会发生广播。 发生广播的情况： 两个tensor的shape对应起来看，从最后维度开始看，要么其中一个缺少对应的维度，要么其中一个的维度为1，或者两个tensor对应的维度相同。最终形成的tensor的shape是两个tensor的shape中对应位最大的那个。 代码 一维与二维： a = torc
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08-30 8720
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06-21 858
是 PyTorch 中的一个函数，可以将多个张量广播到相同的形状。下面我们通过一个简单的示例来说明它的运算流程和使用过程中的注意事项。函数将这两个张量广播到相同的形状，最终得到的形状为。在这个示例中，我们创建了两个张量。
torch.broadcast_tensors()原理解析
weixin_44674551的博客
10-01 1013
torch.broadcast_tensors()原理解析
torch.broadcast_tensors(*tensors)
wxyllyw的博客
11-15 1304
没看懂
PyTorch | 广播机制（broadcast）
weixin_43960370的博客
03-27 917
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。
torch.broadcast_tensors函数讲解
05-10
torch.broadcast_tensors函数是PyTorch中用于将张量进行广播运算的函数。在机器学习中，广播运算主要用于将数据进行扩展以便进行计算。比如，计算两个形状不同的张量的和，需要将其中一个张量进行扩展至和另一个张量...
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06-06
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torch.broadcast_tensors函数介绍
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是 PyTorch 中的一个函数，用于对一组张量进行广播操作，使它们在形状上变得兼容，以便后续的运算可以顺利进行。广播是指将较小形状的张量扩展为与较大形状的张量一致的操作，而无需实际复制数据，从而高效地进行计算。
一文彻底明白Pytorch/Tensor/Numpy中的广播机制——Broadcast
chase
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Pytorch/Tensor/Numpy中的广播机制——Broadcast
Pytorch中的广播机制（Broadcast）
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06-03 3021
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。2.1 如果遵守以下规则，则两个tensor是“可广播的”：2.2 如果两个tensor是“可广播的”，则计算过程遵循下列规则：3.1 相同维度，一定可以 broadcasting。 3.2 x和y不能被广播,因为x没有符合“至少有一个维度”，所以不可以broadcasting。 3.3 x 和 y 可以广播。 3.
Pytorch/Numpy中的广播机制（Broadcast）
Drug discovery
04-10 965
Pytorch中的广播机制和numpy中的广播机制一样, 因为都是数组的广播机制如果一个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进行运算，整个过程可以做到避免无用的复制，达到更高效的运算。广播机制实际上是在运算过程中，去处理两个形状不同向量的一种手段。pytorch中的广播机制和numpy中的广播机制一样, 因为都是数组的广播机制。以数组A和数组B的相加为例, 其余数学运算同理 核心:如果相加的两个数组的shape不同, 就会触发广
【PyTorch学习笔记】6：Broadcasting,对Tensor的合并与拆分,Tensor运算
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广播机制简介 广播分类 标准广播 有序广播 接收系统广播 动态注册监听网络变化 静态注册实现开机启动 注意耗时操作 发送自定义广播 发送有序广播 发送有序广播步骤 优先级 使用本地广播 出现原因 本地广播使用 优点 广播优先级 基本原则 ordered 广播 非 ordered 广播 只能动态接受广播源码分析 目的 参考httpblogcsdnnetgemmemarticledetails88594
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Pytorch的Broadcast,合并与分割,数学运算,属性统计以及高阶操作！ 文章目录一. Broadcast广播机制二. 合并与分割(merge or split)2.1. cat拼接2.2. stack创建新维度2.3. split按长度拆分和chunk按数量拆分三. 数学运算3.1. add/sub/mul/div加减乘除3.2. matmul矩阵相乘3.3. pow矩阵的次方以及...
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