张量(tensor)的广播
在使用numpy 对张量(数组)进行操作时,两个形状相同的张量进行加减等运算很容易理解,那么不同形状的张量之间的运算是通过广播来实现的。广播实际上很简单,但是弄清楚是也花了不小功夫,这里记录一下。
广播的目的是将两个不同形状的张量 变成两个形状相同的张量,即先对小的张量添加轴(使其ndim与较大的张量相同),在把较小的张量沿着新轴重复(使其shape与较大的相同)
广播的的限制条件为:两个张量的 trailing dimension(从后往前算起的维度)的轴长相等 或 其中一个的长度为1
import numpy as np
a=np.arange(0,12)
a=a.reshape(3,4)
b=np.arange(0,4)
print(a)
#[[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]] print(b)
#[0 1 2 3] print(a.shape)
#(3, 4) print(b.shape)
#(4,) print(a.ndim)
#
print(b.ndim)
# a+b #array([[ 0, 2, 4, 6],
# [ 4, 6, 8, 10],
# [ 8, 10, 12, 14]])
上述 a+b 的计算过程等价为:
(1)先将b添加一个轴 即
(2)在将b沿着 新加的轴进行重复
b.reshape(1,4)
#array([[0, 1, 2, 3]]) c=np.array([b,b,b])
#array([[0, 1, 2, 3],
# [0, 1, 2, 3],
# [0, 1, 2, 3]]) a+c #array([[ 0, 2, 4, 6],
# [ 4, 6, 8, 10],
# [ 8, 10, 12, 14]])
其他几个例子
x=np.arange(0,12)
x=x.reshape(3,4,1)
x
y=np.arange(0,8)
y=y.reshape(4,2)
y
q=x+y
q.shape
#(3,4,2)
x=np.arange(0,12)
x=x.reshape(3,4,1)
x
z=np.arange(0,2)
z=z.reshape(1,2)
z
q=x+z
q.shape
#(3,4,2)
x : y
z
x+y
x+z
最后放上几个图片便于理解
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