tensor 相加介绍

不同纬度的tensor相加

直接上代码

a = torch.tensor([[[ 1, 2, 3]],[[-1, 1, 4]]] , dtype= torch.float)
print(a)
print(a.shape)
#tensor([[[ 1.,  2.,  3.]],
#
#       [[-1.,  1.,  4.]]])
#torch.Size([2, 1, 3])
torch.transpose(a, 1, 2)
#tensor([[[ 1.],
#         [ 2.],
#         [ 3.]],
#
#        [[-1.],
#         [ 1.],
#         [ 4.]]])

神奇之处，直接进行相加操作

a+torch.transpose(a, 1, 2)

得到结果

tensor([[[ 2.,  3.,  4.],
         [ 3.,  4.,  5.],
         [ 4.,  5.,  6.]],

        [[-2.,  0.,  3.],
         [ 0.,  2.,  5.],
         [ 3.,  5.,  8.]]])

一个是横的一个是束的，怎么能相加的呢，仔细观察，可以发现，在[[ 1., 2., 3.]]和 [[ 1.], [ 2.],[ 3.]] 相加的时候，第一个在二三行进行了复制补齐，第二个在二三列进行了复制补齐，之后就均为两个2x3x3维度的tensor，就可以相加了。