pytorch（4）Broadcasting
一、系列文章目录
（1）梯度下降
（2）手写数字识别引入&Pytorch 数据类型
（3）创建Tensor
（4）Broadcasting
（5）Tensor
（6）Tensor统计
（7）Where和Gather
（8）函数的梯度
（9）loss函数；自动求导
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- 一、系列文章目录
- 二、Broadcasting自动扩展
二、Broadcasting自动扩展
expand dimension without copy data
从右往左依次对齐，在最后一位扩张维度。
unsquee插入维度 + expand复制数据（并不是真的复制，是逻辑复制）
例子：
feature maps [4，32，14，14] 从右往左，右边是小维度，左边是大维度
14代表图片行列数，4代表图片个数
bias [32，1，1]→[1，32，1，1]→[4，32，1，1]
例子：给每个学生的所有成绩加5分 [class student score]
A[4，32，8]+score [5.0]
手动完成步骤：score.unsqueeze(0).unsqueeze(0).expand_as(A)
不适用的情况：
[4，32，14，14]
[2，32，14，14]