pytorch tensor的广播机制

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pytorch tensor的广播机制

一般来说，numpy数组或者pytorch张量的形状必须完全一致才能进行直接相乘，否则会报错。但是，有一种特殊的情况，就是当两个数组或者张量的形状在某些维度上只有一个元素时，它们可以进行广播（broadcasting）操作，使得它们的形状变得一致，然后再进行相乘¹²³。

例如，如果一个数组或者张量的形状为(256,256,1)，另一个数组或者张量的形状为(256,256,3)，那么它们就可以进行广播操作，因为它们在最后一个维度上只有一个元素。广播操作的原理是将维度为1的部分复制扩展到和另一个数组或者张量相同的大小，然后再进行相乘。具体来说，就是将形状为(256,256,1)的数组或者张量在最后一个维度上复制三次，使其形状变为(256,256,3)，然后再和另一个形状为(256,256,3)的数组或者张量相乘。

所以，形状为(256,256,1)的mask和形状为(256,256,3)的image可以直接相乘，只要它们满足广播操作的条件。这样做的效果就是将mask作用于image的每个通道上，得到一个形状为(256,256,3)的结果。