pytorch中的广播机制（broadcasting）到底是什么

最新推荐文章于 2025-06-27 14:24:08 发布
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分类专栏： pytorch Python 文章标签： 机器学习 深度学习 pytorch
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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。

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

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 中广播机制（Broadcasting）笔记
锴笑口常开的博客
06-17 1654
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。
保姆级详解Pytorch/Numpy中的Broadcasting: 广播机制
狗狗狗大王的博客
10-28 4304
本文参考BROADCASTING SEMANTICS1，搭配一些个人理解。 什么是广播机制？ 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行。 两个张量可广播的前提 前提1: 两个张量都至少有一个维度。 像下面这种情况下就不行，因为x不满足这个条件。 x=torch.empty((0,)) y=torch.empty(2,2)   前提2: 按顺序看两个张量的每一个维度，x和y每个对应着的两个维度都需要能够匹配上。什么情况下算是
Pytorch中的广播机制
欢迎关注，共同进步！
03-09 1320
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 操作之广播机制
最新发布
2401_84036521的博客
06-27 610
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
Ghlerrix的博客
03-27 879
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（Broadcast）
m0_61281610的博客
09-17 718
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...
理解pytorch的广播语义
liji_digital的博客
04-04 1516
1 两个tensor都至少有一个维度；2 两个tensor的维度个数要么完全一样，那个维度较少的tensor可以把自己缺少的维度补充为1；3 补齐可以补充多个维度，但是只能发生在所有已有维度的左边，不能插在已有维度之间，也不能出现在已有维度右边。4 假如运算是原位运算，则保存运算结果的变量的尺寸不应在运算前后发生变化。
python广播机制_pytorch 的广播机制
weixin_39647734的博客
12-16 512
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...
pytorch的广播机制
qq_33740989的博客
06-24 1108
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 | 广播机制（broadcast）
weixin_43960370的博客
03-27 955
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 8318
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
一文彻底明白Pytorch/Tensor/Numpy中的广播机制——Broadcast
chase
08-14 2924
Pytorch/Tensor/Numpy中的广播机制——Broadcast
【PyTorch】张量的广播机制（Broadcasting）
彬彬侠的博客
02-12 1160
在PyTorch（以及NumPy）中，广播机制（Broadcasting）允许在进行逐元素（element-wise）操作时，使形状不同的张量兼容，而无需手动扩展张量的维度。广播的目的是避免显式地复制数据，节省计算资源。PyTorch在进行逐元素操作（如+,-,*,/,torch.pow()等）时，会遵循以下广播规则：如果两个张量的形状（shape）不同，PyTorch会从后向前（右对齐）逐个维度进行匹配。维度必须相等，或者其中一个张量的维度为1，否则会报错。如果一个维度为1，则会沿着该维度进行扩展，使得它
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