torch.broadcast_tensors

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.nn.functional.mse_loss 的代码

以下是 `torch.nn.functional.mse_loss` 的代码实现：

def mse_loss(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean'):
    if not (target.size() == input.size()):
        warnings.warn("Using a target size ({}) that is different to the input size ({}). "
                      "This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. "
                      "Please ensure they have the same size.".format(target.size(), input.size()),
                      stacklevel=2)
    if size_average is not None or reduce is not None:
        reduction = _Reduction.legacy_get_string(size_average, reduce)
    if target.requires_grad:
        ret = (input - target) ** 2
        if reduction != 'none':
            ret = torch.mean(ret) if reduction == 'mean' else torch.sum(ret)
    else:
        expanded_input, expanded_target = torch.broadcast_tensors(input, target)
        ret = torch._C._nn.mse_loss(expanded_input, expanded_target, _Reduction.get_enum(reduction))
    return ret

该函数计算输入 `input` 和目标 `target` 之间的均方误差（MSE），返回值为标量张量。可选参数 `size_average` 和 `reduce` 被弃用，应使用 `reduction` 参数指定归约方式。参数说明如下：

- `input`：输入张量。
- `target`：目标张量，与输入张量形状相同。
- `size_average`：已弃用。
- `reduce`：已弃用。
- `reduction`：指定用于计算输出张量的归约方式，可选值为 `'none'`、`'mean'` 和 `'sum'`，默认为 `'mean'`。

当 `target.requires_grad=True` 时，计算 `input` 与 `target` 之间的 MSE，并根据 `reduction` 的值进行归约；否则，将 `input` 和 `target` 扩展为相同的形状，再调用 C++ 实现的 `mse_loss` 计算 MSE，并根据 `reduction` 的值进行归约。需要注意的是，如果 `target` 与 `input` 形状不同，该函数会发出警告。