在`pytorch`中跨张量广播

在pytorch中，跨张量广播（broadcasting）是一种机制，它允许在不同形状的张量之间进行运算，而无需显式地扩展张量的维度。通过广播，pytorch可以自动地将形状不同的张量进行适当的扩展，使它们具有兼容的形状，从而进行元素级的运算。

广播的优势在于它能够简化代码，减少了对张量形状的处理和维度的调整。它使得在不同形状的张量之间进行运算变得更加方便和高效。

应用场景：

1. 在神经网络中，广播可以用于对不同形状的张量进行加法、乘法等运算，从而实现不同层之间的数据传递和计算。
2. 在图像处理中，广播可以用于对不同大小的图像进行像素级别的运算，如图像叠加、图像融合等操作。
3. 在自然语言处理中，广播可以用于对不同长度的文本序列进行逐元素的运算，如词向量的加法、乘法等操作。

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