torch 广播机制减法

在PyTorch中，广播机制是指在进行张量运算时自动扩展维度以匹配不同形状的张量。当两个张量的形状不完全匹配时，PyTorch会自动扩展较小的张量，使其形状与较大的张量相匹配，从而进行元素级别的运算。

对于广播机制的减法操作，如果两个张量的形状不完全匹配，则较小的张量将被扩展以与较大的张量具有相同的形状。然后，减法将在扩展后的张量上进行元素级别的操作。

下面是一个示例：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6]])

b = torch.tensor([1, 2, 3])

result = a - b

print(result)

输出结果为：

tensor([[0, 0, 0],
        [3, 3, 3]])

在这个例子中，张量`b`被广播为与`a`具有相同的形状`[[1, 2, 3], [1, 2, 3]]`，然后进行减法操作。广播机制使得我们可以方便地对不同形状的张量进行运算，而无需显式地扩展维度。