a= torch.randn(1,2,3) b= torch.randn(2,1,3) c=a-b d = torch.norm(c, p=2, dim=0) 其中c=a-b具体是怎么计算的
时间: 2023-12-20 09:07:30 浏览: 20
在这个例子中,a和b都是由torch.randn()生成的随机张量。
a的形状是(1,2,3),表示它是一个三维张量,第一维大小为1,第二维大小为2,第三维大小为3。
b的形状是(2,1,3),也是一个三维张量,但第一维大小为2,第二维大小为1,第三维大小为3。
当我们执行c=a-b时,PyTorch会自动进行广播,即将大小为1的维度扩展到与另一个张量相同的大小。在这个例子中,a和b的第一维分别是1和2,因此a的第一维被扩展为2,变成(2,2,3)的张量。b的第二维被扩展为2,变成(2,2,3)的张量。然后,a和b按元素相减得到c,它的形状也是(2,2,3)。
最后,我们使用torch.norm()函数计算c的L2范数,即每个元素的平方和再开平方根。由于我们指定了dim=0,表示在第0维上进行计算,所以得到的d是一个(2,3)的张量,其中第一维大小为2,第二维大小为3。
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a= torch.randn(1,2,3) b= torch.randn(2,1,3) c=a-b d = torch.norm(c, p=2, dim=0) 每句代码的含义,并且d求的是什么,所用公式是什么
这段代码使用了PyTorch深度学习框架。
1. `a= torch.randn(1,2,3)`: 这句代码创建了一个大小为(1,2,3)的随机张量a。
2. `b= torch.randn(2,1,3)`: 这句代码创建了一个大小为(2,1,3)的随机张量b。
3. `c=a-b`: 这句代码执行了张量a和b之间的减法运算,输出一个大小为(2,2,3)的张量c。
4. `d = torch.norm(c, p=2, dim=0)`: 这句代码计算了张量c的L2范数,即欧几里得范数,并将结果存储在张量d中。`p=2`表示L2范数,`dim=0`表示在第0维度上计算范数,输出大小为(2,3)。
在本例中,d求得是张量c的所有元素的L2范数,即每个元素x在d中对应的值为`sqrt(x[0][0]^2 + x[1][0]^2 + x[0][1]^2 + x[1][1]^2 + x[0][2]^2 + x[1][2]^2)`。
A = torch.randn(2,2,2) B = torch.randn(2,2,3) C = torch.tensordot(A,B,dims=[(0,1),(1,0)])计算过程是怎么样的
这段代码展示了使用PyTorch库进行张量的张量积计算过程。具体来说,代码中的`torch.randn(2,2,2)`创建了一个大小为2x2x2的张量A,其中的元素是从标准正态分布中随机采样得到的。另外,`torch.randn(2,2,3)`创建了一个大小为2x2x3的张量B,同样也是从标准正态分布中随机采样得到的。
然后,`torch.tensordot(A, B, dims=[(0,1), (1,0)])`执行了张量积计算。
在`tensordot()`函数中,参数`A`和`B`是要进行张量积计算的两个张量。参数`dims`是一个列表,用于指定进行张量积计算时要缩并的维度。在这个例子中,`(0,1)`表示对A的第一个维度和第二个维度进行缩并,`(1,0)`表示对B的第二个维度和第一个维度进行缩并。
因此,`torch.tensordot(A, B, dims=[(0,1), (1,0)])`将返回一个新的张量C,其形状为(2, 3),表示对A和B进行张量积计算后得到的结果。
需要注意的是,由于我是一个文本AI模型,无法直接执行代码。上述描述仅仅是对给定代码进行解释和说明。如果你想要运行这段代码,请确保已经安装了PyTorch库并正确配置了相关环境。