如何解决无法理解pytorch张量广播
import torch
d = 2
n = 50
X = torch.randn(n,d)
z = torch.tensor([[-1.0],[2.0]])
y = X @ z
X.size()
z.size()
y.size()
输出为：
torch.Size([50,2])
torch.Size([2,1])
torch.Size([50,1])
我的问题是，为什么广播后结果y的大小是[50,1]而不是[50,2]，我认为应该是[50,2]，对吗？
解决方法
import textwrap
def wrap(string,max_width):
return textwrap.fill(string,max_width)
if __name__ == '__main__':
string,max_width = input(),int(input())
result = wrap(string,max_width)
print(result)
不是广播而是乘法。
在python 3.5中，为矩阵引入了
@运算符 PEP465之后的乘法。这例如被实现在@中 作为numpy运算符。
所以matmul的大小很好。
将大小为y的矩阵与大小为[50,2]的向量相乘，将输出大小为[2,1]的向量。
一个更清楚地显示它的示例是：
[50,1]如您所见，第三个输出确实只是两个张量的乘积。
如果您想进行广播，我建议您参考https://medium.com/ai%C2%B3-theory-practice-business/understanding-broadcasting-in-pytorch-ca9e9533f05f
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