pytorch总结学习系列-广播机制

前⾯我们看到如何对两个形状相同的 Tensor 做按元素运算。当对两个形状不同的 Tensor 按元素运算
时，可能会触发⼴广播（broadcasting）机制：先适当复制元素使这两个 Tensor 形状相同后再按元素
运算。例如

x = torch.arange(1, 3).view(1, 2)
print(x)
y = torch.arange(1, 4).view(3, 1)
print(y)
print(x + y)

tensor([[1, 2]])
tensor([[1],
[2],
[3]])
tensor([[2, 3],
[3, 4],
[4, 5]])

其对应的操作就是x进行了行的两次复制

y进行了列的一次复制

x=[[1,2],

     [1,2],

     [1,2]]

y=[[1,1],

     [2,2],

      [3,3]]