pytorch中的广播机制（broadcasting）到底是什么

最新推荐文章于 2025-10-03 10:59:21 发布
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#机器学习 #深度学习 #pytorch

本文深入解析了广播机制在维度不匹配情况下的运作原理，通过实例演示如何从末尾开始连续查找并扩展不同维度，直至所有维度匹配，是理解广播机制不可或缺的指南。

广播机制牢记一点就可以了：从末尾开始连续找第一个不想同的维度容量开始扩充，直到扩充成维度相同。

例：

图中的第二行：[4, 3]+[1, 3] 末尾3相等， 前移一位， 4 ！=1 则把1扩充为 4 结束。

图中的第三行：[4, 1]+[1, 3] 末尾 1！=3 将1扩充为3， 迁移一位， 4！=1 把1扩充为4 结束。

Pytorch中的广播机制
欢迎关注，共同进步！
03-09 1378
广播条件 两个张量只有都满足下面两个条件，才可以广播： 每个张量都至少有一个维度 对两个张量的维度从后往前处理，维度的大小（这个维度的长度）必须要么相等，要么其中一个为1，或者其中一个张量后面不存在维度了 例： >>>import torch >>> x=torch.empty(5,7,3) >>> y=torch.empty(5,7,3) '''相同的形状总是可以广播的''' >>> x=torch.empty((0,)) &g
Pytorch 广播机制（broadcasting mechanism）
薰珞婷紫小亭子的博客
05-27 1082
目录 一、维度相同、形状相同的数组 实例： 二、维度相同，形状不同的数组 广播机制（broadcasting meachism）工作原理： 满足条件： 实例1： 实例2： 实例3： 实例4： 一、维度相同、形状相同的数组 众所周知，维度相同，形状相同的数据，可以直接进行元素运算，比如+、-、*、/等运算。 实例： 给定两个数组: 2行3列的a 和2行3列的b。 a = torch.arange(6).reshape(2,3) b = torch.arange(4,10).r
PyTorch 广播机制
Ghlerrix的博客
03-27 906
PyTorch 广播机制 定义 PyTorch的tensor参数可以自动扩展其大小。一般的是小一点的会变大，来满足运算需求。 规则 满足一下情况的tensor是可以广播的。 至少有一个维度 两个tensor维度相等 维度不等，其中一个为1 维度不等，其中一个维度不存在 计算过程规则。 维度不同，小维度的增加维度 每个维度，计算结果取大的 扩展维度是对数值进行复制 例子 # 广播机制 a ...
PyTorch中的广播机制：torch.matmul
最新发布
Z131514的博客
10-03 884
在进入广播的奇妙世界之前，我们先回到最熟悉的领域：二维矩阵乘法。在PyTorch中，如果你有两个二维张量（矩阵），的行为就和我们在线性代数中学到的一模一样。 输出结果： 这里，一个的矩阵和一个的矩阵相乘，得到一个的矩阵。这和我们预想的一样，中规中矩，没什么特别的。值得一提的是，Python 3.5+ 引入的运算符在PyTorch中被重载为的中缀表示法，所以和是等价的。在实际编码中，我更推荐使用，因为它更简洁，可读性也更好。现在，我们开始让事情变得有趣起来。当的输入不再是两个标准的二维矩阵时，广播机制就开始登
PyTorch 中广播机制（Broadcasting）笔记
锴笑口常开的博客
06-17 1851
在 PyTorch 中存在广播（Broadcasting），广播是一种机制，用于自动扩展较小的张量以匹配较大张量的形状，从而使得它们能够进行元素级操作（如加法、减法、乘法等）。广播并不改变张量的实际数据，而是通过虚拟扩展来简化操作。
Pytorch中的广播机制（Broadcast）
m0_61281610的博客
09-17 785
第一个维度第一个张量有，第二个张量没有，满足上面条件b，因此两个张量每个维度都符合上面广播条件，2）对应位置进行相加运算，结果的shape是：A.shape和B.shape对应位置的最大值，比如：A.shape=(1,9,4),B.shape=(15,1,4),那么A+B的shape是(15,9,4)b. 第二步，x、y对应维度不等的位置，把size为1的维度会被广播得和对应维度一样大，比如y中0维的1会变成5，y中2维的1会变成4，最后两个张量的维度大小变成一样，然后再进行张量运算，转变的维度如下所示。
pytorch中广播机制
07-09
PyTorch中的广播机制（Broadcasting）是一种处理不同形状张量运算的技术，它允许较小维度的张量自动“扩展”到较大维度张量相同的形状，以便于执行元素级别的操作。这种机制使得在不需要显式地填充额外零值的情况下...
广播机制（broadcasting）
家鸽的代码屋
08-25 1091
如果一个 PyTorch 操作支持广播（broadcast），那么其输入的 Tensor 参数可以自动扩展为相同大小（不需要实际复制数据）。在大多数情况下，较小的 Tensor 会被广播到较大的 Tensor 的形状，以保证它们在计算时维度一致。
python广播机制_pytorch 的广播机制
weixin_39647734的博客
12-16 532
Torch,Numpy的Broadcasting Mechanism(广播机制)Python的pytorch 计算加速方法以pytorch为例进行介绍======================================================================(For more information, please go toAnaconda与conda区别cond...
python/numpy/pytorch 的广播机制
gdxb666的博客
11-08 515
python/numpy/pytorch 很有用的广播机制
pytorch的广播机制
qq_33740989的博客
06-24 1197
PyTorch 的广播机制允许不同形状的张量进行逐元素操作，前提是这些形状是兼容的。广播机制遵循一套特定的规则来扩展较小的张量以匹配较大张量的形状。
pytorch 操作之广播机制
2401_84036521的博客
06-27 708
在 PyTorch 中，大多数二元操作都会在输入张量维度不匹配时尝试触发广播机制。理解广播机制的规则，有助于编写简洁且高效的代码。在进行张量运算时，要确保两个张量满足广播条件，避免出现错误。广播机制中新增的元素是为0吗在 PyTorch 的广播机制里，新增的元素并非是 0。实际上，广播机制是通过复制已有数据来实现维度扩展的，并不会真的在内存里创建新的数据副本，这样可以高效地完成运算。广播不创建新数据：广播只是在逻辑上扩展张量维度，运算时复用已有数据。不涉及填充 0。
PyTorch | 广播机制（broadcast）
weixin_43960370的博客
03-27 1132
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。
PyTorch的广播机制
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
03-18 8345
广播机制的语法三点 1. 从内到外追溯 比如 (1,2,3,4) 的追溯顺序为4, 3, 2 然后 1，也就是追溯他的存储结构。 底层先存储4, 然后。。。 (z, y, x)这么记忆吧 2.张量必须有一个维度 3.追溯过程中，要么两张量，维度大小一样 或者 其中一个为1 又或者 其中一个没有维度。 >>> x=torch.empty(5,7,3) >>> y=torch.empty(5,7,3) # same shapes are always broadcastab
【PyTorch基础】广播机制详解：高效张量运算的秘诀
Small__明的博客
08-19 1126
PyTorch广播机制是高效处理不同形状张量运算的核心特性：✅核心优势：减少显式复制、简化代码、提高内存效率✅关键规则：维度对齐、大小兼容、自动扩展✅应用场景：标量运算、归一化、损失函数、注意力机制⚠️注意事项：形状兼容性、大张量性能、正确使用expand/repeat掌握广播机制不仅能让你写出更简洁的PyTorch代码，还能深入理解深度学习框架的设计哲学。下次面对形状不同的张量运算时，不妨让广播机制为你智能处理！希望这篇博客能帮助你全面理解PyTorch广播机制！
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