【Pytorch基础】Pytorch&python的广播机制

最新推荐文章于 2024-06-24 21:09:19 发布
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分类专栏： Pytorch学习 文章标签： pytorch python 深度学习
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本文探讨了Python和Pytorch中广播机制的核心概念，通过直观图示解析其工作原理，适合初学者理解这两种库的高效操作技巧。

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  Python和Pytorch的广播机制是一样的，其核心的思想就是下面的图所示的那样。
在这里插入图片描述

参考1

pytorch中的广播机制
BUAAer_xuyang的博客
07-19 814
用一种树状图的方法理解pytorch广播机制的内涵
PyTorch 中广播机制（Broadcasting）笔记
锴笑口常开的博客
06-17 1644
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
m0_50460160的博客
06-05 1224
(2)遍历两个张量的所有维度时，从末尾随开始遍历。两个tensor张量如果维度(维度的数目)相等或两个tensor张量的维度不等且其中一个维度为1或不存在，那么这两个张量是可以广播的;如果两个tensor张量的维度不等且其中一个维度不为1则不能进行广播。广播机制遵循一定的规则来扩展较小的张量，使其与较大的张量具有相同的形状。(1)如果两个张量tensor的维度不同则在维度较小的tensor的前面增加维度使它们维度相等;(2)对于每个维度计算结果的维度值取两个张量tensor中较大的那个值;
PyTorch 广播机制
qq_43641752的博客
08-18 669
PyTorch的广播机制发生在张量计算的过程。即使两个张量维度不同，但只要其符合广播的规则，就可以进行计算。
PyTorch广播机制
敲代码的小风
09-22 1090
实验举例
PyTorch的广播机制
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
03-18 8317
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
pytorch1.5.1官方英文文档PythonAPI和Library(包含书签，吐血整理)
07-19
而“Broadcasting semantics”则讲述了PyTorch在不同形状的张量间进行算术运算时的广播规则。 “CPU threading and TorchScript inference”部分讲解了如何利用CPU多线程提升PyTorch程序的性能，以及如何使用Torch...
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】第一部分 PyTorch基础 -《Python深度学习基于PyTorch》
THDoO的博客
12-01 774
《Python深度学习基于PyTorch》 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch、Keras、FastAI、CNTK等。 神经网络：卷积神经网络、循环神经网络、对抗式神经网络
pytorch的广播机制
最新发布
qq_33740989的博客
06-24 1106
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
qq_25152479的博客
08-26 337
pytorch
Pytorch中的广播机制（Broadcast）
热门推荐
flyingluohaipeng的博客
06-03 1万+
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, 就会触发广播机制： 1）程序会自动执行操作使得A.shape==B.sha
PyTorch基础：Tensor操作入门
5. 张量的运算包括基本的数学运算（如加、减、乘、除）、矩阵运算（如乘法、转置）以及广播机制，这些使得在PyTorch中进行数值计算变得非常直观。例如，两个相同形状的张量可以相加，如 `a + b`。 6. PyTorch还提供...
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