当我们使用PyTorch的某些函数或算子时,可能会遇到不同大小的张量的错误。这可能是因为函数需要相同大小的张量才能进行操作。在这种情况下,填充可能不是最好的解决方案,因为它会改变输入张量的形状和内容。
相反,我们可以使用其他技术来解决这个问题,例如将两个张量扩展到相同的形状,或使用广播机制,其中较小的张量会自动扩展到与较大的张量相同的形状。下面是一个代码示例:
import torch
# 不同大小的张量
a = torch.randn(3, 4)
b = torch.randn(3, 5)
# 使用广播机制相加
c = a + b[:, :4]
print(c.shape) # 输出:torch.Size([3, 4])
在这个例子中,我们创建了两个张量a
和b
,它们的形状分别为(3,4)和(3,5)。为了将它们相加,我们使用了广播机制。我们将张量b
的最后一维切片到了与张量a
的最后一维相同的大小(即4)。然后,PyTorch自动扩展较小的张量(a
)来与更大的张量(b
)具有相同的形状。这使得我们能够成功地执行加法操作,并计算出结果张量c
,其形状与张量a
相同。
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