tensor [128, 128]如何与tensor [16, 1, 128, 128]在相同的[128, 128]维度上做差
时间: 2023-08-18 15:15:21 浏览: 26
可以使用 broadcast 功能来进行 tensor 的维度扩展,然后进行差运算。具体实现代码如下:
```python
import torch
x = torch.randn(128, 128)
y = torch.randn(16, 1, 128, 128)
# 将 x 扩展为 [1, 1, 128, 128],然后和 y 进行广播
x = x.view(1, 1, 128, 128)
x = x.expand(16, 1, 128, 128)
# 在 [128, 128] 维度上做差
z = y - x.squeeze(1)
print(z.size()) # 输出 [16, 128, 128]
```
这样就可以在相同的 `[128, 128]` 维度上对两个 tensor 进行差运算了。需要注意的是,为了让两个 tensor 在广播时维度匹配,需要将 `x` 的维度扩展为 `[16, 1, 128, 128]`,然后使用 `squeeze` 函数将维度为1的维度去除,最终得到的 `z` 的维度为 `[16, 128, 128]`。
相关问题
tensor某个维度上做扩张 自身重复方法
在 PyTorch 中,可以使用 `torch.unsqueeze()` 方法对张量的指定维度进行扩张,例如:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.unsqueeze(x, dim=0) # 在第0维进行扩张
print(y)
```
输出为:
```
tensor([[[1, 2],
[3, 4]]])
```
如果要在某个维度上重复张量自身,可以使用 `torch.repeat()` 方法,例如:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = x.repeat(2, 3) # 在第0维重复2次,在第1维重复3次
print(y)
```
输出为:
```
tensor([[1, 2, 1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4, 3, 4],
[1, 2, 1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4, 3, 4]])
```
其中参数 `2` 和 `3` 分别表示在第0维和第1维上重复的次数。
维度不同的两个tensor如何做差
两个维度不同的张量不能直接做差,需要将其进行广播后再进行操作。广播是一种自动执行的机制,它会将较小的张量复制成与较大的张量相同的形状,以便进行逐元素的操作。
具体而言,可以按照以下步骤进行操作:
1. 通过 `unsqueeze` 函数为较小的张量添加新的维度,使得两个张量的维度数相同。
2. 使用 `expand` 函数将张量复制扩展到与较大的张量相同的形状。
3. 对两个扩展后的张量进行减法操作。
例如,假设有两个张量 `A` 和 `B`,其中 `A` 的形状为 `(3, 4)`,`B` 的形状为 `(1, 4)`,我们可以按照以下代码进行操作:
```python
import torch
A = torch.randn(3, 4)
B = torch.randn(1, 4)
# 执行广播操作
B = B.expand(3, 4) # 将 B 复制扩展到和 A 相同的形状
diff = A - B
print(diff)
```
执行结果将会是 `A` 和 `B` 的逐元素差值。