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形状为(2,)的不可广播输出操作数与广播形状(1,2)不匹配

这个问答内容涉及到了广播(broadcasting)的概念和操作。广播是指在进行元素级别的操作时,自动调整数组的形状以匹配操作要求的过程。

在这个问题中,形状为(2,)的不可广播输出操作数与广播形状(1,2)不匹配。这意味着无法通过广播操作将这两个数组进行元素级别的操作。

广播操作要求两个数组在每个维度上的形状相等或其中一个数组在该维度上的形状为1。在这种情况下,形状为(2,)的数组无法通过广播操作与形状为(1,2)的数组匹配。

对于这种情况,可以考虑调整数组的形状,使其能够匹配广播操作的要求。具体的操作方式取决于所使用的编程语言和库。

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请注意,以上答案仅供参考,具体的解决方案和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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., 2., 3.], [ 1., 2., 3.], [ 1., 2., 3.]]) ''' 这里,一维数组a被拉伸,或者在第二维上广播,来匹配M形状。...[2]] ''' a + b ''' array([[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]) ''' 就像之前我们拉伸或广播一个值来匹配另一个形状...规则 2:如果两个数组形状在任何维度上都不匹配,则该维度中形状等于 1 数组将被拉伸来匹配其他形状。 规则 3:如果在任何维度中,大小不一致且都不等于 1,则会引发错误。...2,我们现在看到第一个维度不一致,因此我们将此维度拉伸来匹配: M.shape -> (2, 3) a.shape -> (2, 3) 形状匹配了,我们看到最终形状将是(2, 3) M + a '...2,a第一个维度被拉伸来匹配M: M.shape -> (3, 2) a.shape -> (3, 3) 现在我们到了规则 3 - 最终形状匹配,所以这两个数组是兼容,正如我们可以通过尝试此操作来观察

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PyTorchBroadcasting 和 Element-Wise 操作 | PyTorch系列(八)

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, [2, 3, 4]]) 就像我们拉伸或广播一个值以匹配另一个值形状一样,这里拉伸了a和b以匹配一个通用形状,结果是一个二维数组!...规则2:如果两个数组形状在任何维度上都不匹配,则将在该维度上形状等于1数组拉伸以匹配其他形状。 规则3:如果尺寸在任何维度上都不相同,且都不等于1,则会引发错误。...广播示例1 下面详细来说明 In [23]: M = np.ones((2, 3)) ...: a = np.arange(3) 首先创建得两个数组,M 2行3列二维数组,a一个1行一维数组...2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]) 广播示例3 我们在看两个匹配数组 In [31]: M = np.ones((3, 2)) ...: a =...-> (1, 3) 根据规则2,对a 行扩展 M.shape -> (3, 2) a.shape -> (3, 3) 扩展后我们发现,两者匹配执行 In [32]: a+M -----------

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