Pytorch中的Broadcasting问题

在PyTorch中，Broadcasting是一种使得不同形状的张量可以进行计算的机制。当操作两个不同形状的张量时，PyTorch会尝试将这两个张量扩展为相同的形状，以便它们可以进行元素级的操作。

Broadcasting遵循一组特定的规则：

  1. 如果两个张量的维度数不相等，那么小维度张量的形状将在其左边补1，直到与大维度张量的形状相同。

  2. 如果两个张量在任何一个维度上的大小都不相等，那么它们的大小必须满足以下两个条件之一：

    • 其中一个张量在该维度的大小是1，这样的话，就认为该张量在这个维度上包含了所有的值，也就是说它在这个维度上是broadcastable的。
    • 两个张量在该维度上的大小必须相等。

  3. 如果两个张量在任何一个维度上都不满足上述两个条件，那么它们就无法进行broadcast。

举例来说，假设我们有两个一维张量A和B，它们的形状分别为(3,)和(1,)。这两个张量在形状上是不匹配的，但是我们可以对它们进行broadcast操作，因为B在它的唯一一个维度上的大小是1，所以我们可以认为它在这个维度上是包含了所有的值。因此，我们可以将A和B进行相加操作，结果是一个形状为(3,)的张量。

Broadcasting机制可以大大简化我们处理不同形状张量的操作，同时也使得我们的代码更加高效和简洁。然而，需要注意的是，虽然Broadcasting在很多情况下都很有用，但它并不能解决所有的形状不匹配问题。在某些情况下，我们可能需要对张量进行reshape或者transpose操作，以满足我们的需求。