PyTorch torch.add-Funktion

Pytorch torch 参考手册PyTorch torch Referenzhandbuch

torch.addist eine Funktion in PyTorch, die zur elementweisen Addition verwendet wird. Sie addiert zwei Tensoren oder einen Tensor und einen Skalar.

Dies ist eine der grundlegendsten mathematischen Operationen und wird in verschiedenen Berechnungsszenarien im Deep Learning verwendet.

Funktionsdefinition

torch.add(input, other, alpha=1, out=None)

Parameters:

  • input(Tensor): Der erste Eingabe-Tensor.
  • other(Tensor oder float): Der zweite Eingabe-Tensor oder Skalar.
  • alpha(float, optional): Skalierungsfaktor,otherder mit diesem Wert multipliziert und dann addiert wird zuinputihm, Standardwert ist 1.
  • out(Tensor, optional): Ausgabe-Tensor.

Rückgabewert:

  • torch.Tensor: Gibt den Tensor nach der Addition zurück.

Anwendungsbeispiele

Beispiel 1: Zwei Tensoren addieren

Beispiel

import torch

# Zwei Tensoren erstellen
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])

# Beide addieren
c = torch.add(a, b)

print(c)

Die Ausgabe ist:

tensor([5, 7, 9])

Beispiel 2: Tensor plus Skalar

Beispiel

import torch

# Einen Tensor erstellen
a = torch.tensor([1, 2, 3])

# Den Skalar addieren
b = torch.add(a, 10)

print(b)

Die Ausgabe ist:

tensor([11, 12, 13])

Beispiel 3: Verwendung des alpha-Parameters

Beispiel

import torch

# Zwei Tensoren erstellen
a = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
b = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])

# a + 2 * b berechnen
c = torch.add(a, b, alpha=2)

print(c)

Die Ausgabe ist:

tensor([3., 6., 9.])

alphaDer Parameter ist nützlich bei der Implementierung bestimmter Algorithmen, wie zum Beispiel beim Berechneninput + alpha * other。

Beispiel 4: Broadcasting-Mechanismus

Beispiel

import torch

# Tensoren unterschiedlicher Formen addieren (Broadcasting)
a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = torch.tensor([1, 2, 3])

c = torch.add(a, b)

print(c)

Die Ausgabe ist:

tensor([[2, 4, 6],
        [5, 7, 9])

PyTorch unterstützt den Broadcasting-Mechanismus, der Operationen auf Tensoren unterschiedlicher Formen ermöglicht.

Verwendung des Plus-Operators

Zusätzlich zur Verwendung dertorch.add()Funktion können Sie auch direkt den+Operator verwenden, und beide haben die gleiche Wirkung:

Beispiel

import torch

a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])

# Die beiden Methoden sind äquivalent
c1 = torch.add(a, b)
c2 = a + b

print(c1)
print(c2)
print(torch.equal(c1, c2))

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