torch.broadcast_tensors
时间: 2023-06-05 20:06:44 浏览: 113
torch.broadcast_tensors是PyTorch中的一个函数,用于将输入张量广播到具有相同形状的目标形状。广播的过程包括对输入张量的形状进行扩展,使其在另一张量中的维度上具有相同的大小。这个函数可以用来在深度学习的计算过程中进行数据的扩展,以满足某些计算所需的输入张量形状。
相关问题
torch.broadcast_tensors函数讲解
torch.broadcast_tensors函数是PyTorch中用于将张量进行广播运算的函数。在机器学习中,广播运算主要用于将数据进行扩展以便进行计算。比如,计算两个形状不同的张量的和,需要将其中一个张量进行扩展至和另一个张量的形状相同,才能进行计算。
在PyTorch中,torch.broadcast_tensors函数可以将输入的多个张量进行扩展,使它们的形状相同,然后返回扩展后的张量组成的元组。该函数的输入可以是任意数量的张量(至少一个),并且它们的形状必须能够满足广播规则(即能够通过扩展变为相同形状)。
该函数的实现主要依赖于numpy中的broadcast_arrays函数,但要求其输入和输出都是PyTorch张量,因此其返回值是由PyTorch张量组成的元组。该函数返回的所有张量都是新的对象,即它们的数据不共享内存空间。这是为了避免在广播过程中修改原始张量的数据。
例如,以下是使用torch.broadcast_tensors函数将两个张量进行扩展的示例:
```
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3]) # shape: (3,)
y = torch.tensor([[4], [5]]) # shape: (2, 1)
x, y = torch.broadcast_tensors(x, y)
print(x)
print(y)
```
输出结果为:
```
tensor([[1, 2, 3],
[1, 2, 3]])
tensor([[4, 4, 4],
[5, 5, 5]])
```
在该示例中,第一个张量x的形状为(3,),第二个张量y的形状为(2, 1)。经过广播计算后,它们的形状都变为了(2, 3),并且将分别被存储在新的张量对象x和y中。这样就可以对两个形状不同的张量进行计算了。
总之,torch.broadcast_tensors函数是实现PyTorch张量广播计算的重要工具,它可以将多个张量进行扩展,使它们的形状相同并满足广播规则,从而便于进行计算。
torch.zeros_like
torch.zeros_like() 是 PyTorch 中的一个函数,用于创建一个与输入 tensor 相同大小和数据类型的全零 tensor。该函数的语法如下:
```
torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)
```
其中,参数 input 表示输入 tensor,dtype 表示输出 tensor 的数据类型,layout 表示输出 tensor 的布局,device 表示输出 tensor 的设备类型,requires_grad 表示输出 tensor 是否需要梯度。
举个例子,假设有一个大小为 (2, 3) 的 float32 类型的 tensor a,我们可以使用 torch.zeros_like() 来创建一个与 a 相同大小和数据类型的全零 tensor b:
```
import torch
a = torch.randn(2, 3)
b = torch.zeros_like(a)
print(a)
print(b)
```
输出如下:
```
tensor([[-1.0225, -0.0818, 0.4041],
[ 0.5366, -0.6071, -0.3553]])
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
```
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