pytorch中的广播语义

pytorch的广播语义（broadcasting semantics），和numpy的很像，所以可以先看看numpy的文档：

1、什么是广播语义？

官方文档有这样一个解释：

In short, if a PyTorch operation supports broadcast, then its Tensor arguments can be automatically expanded to be of equal sizes (without making copies of the data).

这句话的意思大概是：简单的说，如果一个pytorch操作支持广播，那么它的Tensor参数可以自动的扩展为相同的尺寸（不需要复制数据）。

按照我的理解，应该是指算法计算过程中，不同的Tensor如果size不同，但是符合一定的规则，那么可以自动的进行维度扩展，来实现Tensor的计算。在维度扩展的过程中，并不是真的把维度小的Tensor复制为和维度大的Tensor相同，因为这样太浪费内存了。

2、广播语义的规则

首先来看标准的情况，两个Tensor的size相同，则可以直接计算：

x = torch.empty((4, 2, 3)) y = torch.empty((4, 2, 3))  print((x+y).size()) 

输出：

torch.Size([4, 2, 3]) 

但是，如果两个Tensor的维度并不相同，pytorch也是可以根据下面的两个法则进行计算：

• （1）Each tensor has at least one dimension.
• （2）When iterating over the dimension sizes, starting at the trailing dimension, the dimension sizes must either be equal, one of them is 1, or one of them does not exist.
• 每个Tensor至少有一个维度。
• 迭代标注尺寸时，从后面的标注开始

第一个规则要求每个参与计算的Tensor至少有一个维度，第二个规则是指在维度迭代时，从最后一个维度开始，可以有三种情况：

• 维度相等
• 其中一个维度是1
• 其中一个维度不存在

3、不符合广播语义的例子

x = torch.empty((0, )) y = torch.empty((2, 3))  print((x + y).size())

输出：

RuntimeError: The size of tensor a (0) must match  the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1 

这里，不满足第一个规则“每个参与计算的Tensor至少有一个维度”。

x = torch.empty(5, 2, 4, 1)  y = torch.empty(3, 1, 1)  print((x + y).size())

输出：

RuntimeError: The size of tensor a (2) must match 
the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1 

这里，不满足第二个规则，因为从最后的维度开始迭代的过程中，倒数第三个维度：x是2，y是3。这并不符合第二条规则的三种情况，所以不能使用广播语义。

4、符合广播语义的例子

x = torch.empty(5, 3, 4, 1)  y = torch.empty(3, 1, 1)  print((x + y).size()) 

输出：

torch.Size([5, 3, 4, 1]) 

x是四维的，y是三维的，从最后一个维度开始迭代：

• 最后一维：x是1，y是1，满足规则二 
• 倒数第二维：x是4，y是1，满足规则二 
• 倒数第三维：x是3，y是3，满足规则一
• 倒数第四维：x是5，y是0，满足规则一 

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