(5,1,3)维度的tensor与(1,2,3)维度的tensor相减会得到什么
时间: 2024-03-12 08:45:26 浏览: 102
(5,1,3)维度的 tensor 与(1,2,3)维度的 tensor 相减,会自动进行广播操作,将它们的维度扩展为相同的维度进行减法运算。具体来说,(5,1,3)tensor 的第二个维度会自动扩展为 2,变成(5,2,3)的 tensor,然后再与(1,2,3)的 tensor 进行减法运算。最终得到的结果是一个(5,2,3)的 tensor。
例如,可以使用以下代码进行演示:
```python
import torch
A = torch.ones(5, 1, 3)
B = torch.ones(1, 2, 3) * 2
C = A - B
print(C.shape) # 输出:torch.Size([5, 2, 3])
print(C) # 输出:tensor([[[ -1., -1., -1.],
# [ -1., -1., -1.]],
#
# [[ -1., -1., -1.],
# [ -1., -1., -1.]],
#
# [[ -1., -1., -1.],
# [ -1., -1., -1.]],
#
# [[ -1., -1., -1.],
# [ -1., -1., -1.]],
#
# [[ -1., -1., -1.],
# [ -1., -1., -1.]]])
```
其中,`torch.ones()` 函数用于生成值全为 1 的 tensor,`*` 运算符表示逐元素乘法,因此 `B` 中的元素都是 2,与 `A` 相减就相当于每个元素都减去 2。最终得到的 `C` 是一个(5,2,3)的 tensor,每个元素都是 -1。
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