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Pytorch乘法广播

PyTorch乘法广播是指在PyTorch中进行张量乘法时，自动进行形状匹配和扩展的机制。它允许在不同形状的张量之间进行乘法操作，而无需显式地调整张量的形状。

乘法广播的优势在于简化了代码编写过程，减少了手动调整张量形状的工作量。它使得在处理不同形状的数据时更加方便和高效。

应用场景：

矩阵乘法：乘法广播可以用于执行矩阵乘法操作，即两个形状不同的矩阵相乘。
线性回归：在线性回归中，乘法广播可以用于计算特征矩阵和权重向量之间的乘法，从而得到预测结果。
图像处理：乘法广播可以用于对图像进行像素级别的操作，如图像增强、滤波等。

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