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pytorch中的廣播語(yǔ)義

 更新時(shí)間:2022年03月09日 11:40:14   作者:機(jī)器學(xué)習(xí)入坑者  
這篇文章主要介紹了pytorch中的廣播語(yǔ)義,pytorch的廣播語(yǔ)義即broadcasting semantics,和numpy的很像,下面文章介紹更多相關(guān)內(nèi)容的介紹,需要的小伙伴可以參考一下

pytorch的廣播語(yǔ)義(broadcasting semantics),和numpy的很像,所以可以先看看numpy的文檔

1、什么是廣播語(yǔ)義?

官方文檔有這樣一個(gè)解釋:

In short, if a PyTorch operation supports broadcast, then its Tensor arguments can be automatically expanded to be of equal sizes (without making copies of the data).

這句話的意思大概是:簡(jiǎn)單的說(shuō),如果一個(gè)pytorch操作支持廣播,那么它的Tensor參數(shù)可以自動(dòng)的擴(kuò)展為相同的尺寸(不需要復(fù)制數(shù)據(jù))。

按照我的理解,應(yīng)該是指算法計(jì)算過(guò)程中,不同的Tensor如果size不同,但是符合一定的規(guī)則,那么可以自動(dòng)的進(jìn)行維度擴(kuò)展,來(lái)實(shí)現(xiàn)Tensor的計(jì)算。在維度擴(kuò)展的過(guò)程中,并不是真的把維度小的Tensor復(fù)制為和維度大的Tensor相同,因?yàn)檫@樣太浪費(fèi)內(nèi)存了。

2、廣播語(yǔ)義的規(guī)則

首先來(lái)看標(biāo)準(zhǔn)的情況,兩個(gè)Tensor的size相同,則可以直接計(jì)算:

x = torch.empty((4, 2, 3))
y = torch.empty((4, 2, 3))?
print((x+y).size())?

輸出:

torch.Size([4, 2, 3]) 

但是,如果兩個(gè)Tensor的維度并不相同,pytorch也是可以根據(jù)下面的兩個(gè)法則進(jìn)行計(jì)算:

  • (1)Each tensor has at least one dimension.
  • (2)When iterating over the dimension sizes, starting at the trailing dimension, the dimension sizes must either be equal, one of them is 1, or one of them does not exist.
  • 每個(gè)Tensor至少有一個(gè)維度。
  • 迭代標(biāo)注尺寸時(shí),從后面的標(biāo)注開(kāi)始

第一個(gè)規(guī)則要求每個(gè)參與計(jì)算的Tensor至少有一個(gè)維度,第二個(gè)規(guī)則是指在維度迭代時(shí),從最后一個(gè)維度開(kāi)始,可以有三種情況:

  • 維度相等
  • 其中一個(gè)維度是1
  • 其中一個(gè)維度不存在

3、不符合廣播語(yǔ)義的例子

x = torch.empty((0, ))
y = torch.empty((2, 3))?
print((x + y).size())

輸出:

RuntimeError: The size of tensor a (0) must match  the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1 

這里,不滿足第一個(gè)規(guī)則“每個(gè)參與計(jì)算的Tensor至少有一個(gè)維度”。

x = torch.empty(5, 2, 4, 1)?
y = torch.empty(3, 1, 1)?
print((x + y).size())

輸出:

RuntimeError: The size of tensor a (2) must match 
the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1 

這里,不滿足第二個(gè)規(guī)則,因?yàn)閺淖詈蟮木S度開(kāi)始迭代的過(guò)程中,倒數(shù)第三個(gè)維度:x是2,y是3。這并不符合第二條規(guī)則的三種情況,所以不能使用廣播語(yǔ)義。

4、符合廣播語(yǔ)義的例子

x = torch.empty(5, 3, 4, 1)?
y = torch.empty(3, 1, 1)?
print((x + y).size())?

輸出:

torch.Size([5, 3, 4, 1]) 

x是四維的,y是三維的,從最后一個(gè)維度開(kāi)始迭代:

  • 最后一維:x是1,y是1,滿足規(guī)則二 
  • 倒數(shù)第二維:x是4,y是1,滿足規(guī)則二 
  • 倒數(shù)第三維:x是3,y是3,滿足規(guī)則一
  • 倒數(shù)第四維:x是5,y是0,滿足規(guī)則一 

 到此這篇關(guān)于pytorch中的廣播語(yǔ)義的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pytorch廣播語(yǔ)義內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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