pytorch张量广播机制示例

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import torch box = torch.tensor([            # 边界框的坐标，(x1, y1, x2, y2). box'shape: (3, 4)     [0.1, 0.2, 0.5, 0.3],     [0.6, 0.6, 0.9, 0.9],     [0.1, 0.1, 0.2, 0.2]     ])   whwh = torch.tensor([200, 400, 200, 400])   box_new = box * whwh[None, :]   # None的作用是给whwh扩增第0维，扩增之后，whwh的shape是(1, 4). 然后就可以用pytorch的张量广播机制相乘了。 print(box_new)

输出：

 

我做张量广播时的一个办法是，先用None的方式把两个张量的维度数目变得相等，然后进行广播。虽然广播机制在维度数目不相等时也可以应用，但是为方便理解，我习惯上还是先把维度数目变为相等，再进行广播机制，就像上面的示例一样。（题外话：numpy也可以用None扩展维度）

 

下面这几句总结的话，摘自：张量的广播机制。这篇博客写的挺清晰的。