PyTorch torch.broadcast_tensors Funktion
PyTorch torch Referenzhandbuch
torch.broadcast_tensorsEs ist eine Funktion in PyTorch, die verwendet wird, um mehrere Tensoren zu broadcasten. Sie broadcastet die Eingabetensoren auf dieselbe Form und gibt eine Menge von Tensoren zurück, auf denen elementweise operiert werden kann. Die Broadcasting-Regeln folgen dem Broadcasting-Mechanismus von NumPy.
Funktionsdefinition
torch.broadcast_tensors(*tensors)
Anwendungsbeispiele
Beispiel
import torch
# Broadcasting von Tensoren mit unterschiedlichen Formen
x = torch.tensor([[1, 2, 3]]) # Form (1, 3)
y = torch.tensor([[1], [2], [3]]) # Form (3, 1)
a, b = torch.broadcast_tensors(x, y)
print("Broadcastete Form von x:", a.shape)
print("Broadcastete Form von y:", b.shape)
print("x nach dem Broadcasting:")
print(a)
print("y nach dem Broadcasting:")
print(b)
print("Elementweise Summe:")
print(a + b)
# Mehrere Tensoren
x1 = torch.randn(3, 1, 5)
x2 = torch.randn(1, 4, 5)
x3 = torch.randn(3, 4, 1)
r1, r2, r3 = torch.broadcast_tensors(x1, x2, x3)
print("Broadcastete Form:", r1.shape)
# Broadcasting von Tensoren mit unterschiedlichen Formen
x = torch.tensor([[1, 2, 3]]) # Form (1, 3)
y = torch.tensor([[1], [2], [3]]) # Form (3, 1)
a, b = torch.broadcast_tensors(x, y)
print("Broadcastete Form von x:", a.shape)
print("Broadcastete Form von y:", b.shape)
print("x nach dem Broadcasting:")
print(a)
print("y nach dem Broadcasting:")
print(b)
print("Elementweise Summe:")
print(a + b)
# Mehrere Tensoren
x1 = torch.randn(3, 1, 5)
x2 = torch.randn(1, 4, 5)
x3 = torch.randn(3, 4, 1)
r1, r2, r3 = torch.broadcast_tensors(x1, x2, x3)
print("Broadcastete Form:", r1.shape)
Weitere Erweiterungen