Pytorch，当将一个向量的排列添加到矩阵的条目时，去掉for循环？

在PyTorch中，可以使用广播（broadcasting）的方式将一个向量的排列添加到矩阵的条目，而不需要使用for循环。广播是一种在不同形状的张量之间进行运算的机制，它会自动扩展维度以匹配操作所需的形状。

具体实现方法如下：

1. 首先，假设有一个形状为 (m, n) 的矩阵 A 和一个形状为 (n,) 的向量 B，我们想要将向量 B 的每个元素添加到矩阵 A 的每一行。
2. 使用unsqueeze函数将向量 B 的维度扩展为 (1, n)，这样它的形状与矩阵 A 的形状相匹配。

import torch

A = torch.tensor([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6],
                  [7, 8, 9]])

B = torch.tensor([10, 20, 30])

B = B.unsqueeze(0)  # 扩展维度为 (1, n)

1. 使用广播机制，将矩阵 A 和向量 B 相加，PyTorch会自动将向量 B 扩展为与矩阵 A 相同的形状。

result = A + B

print(result)

输出结果为：

tensor([[11, 22, 33],
        [14, 25, 36],
        [17, 28, 39]])

这样，我们就实现了将向量的排列添加到矩阵的条目，而不需要使用for循环的操作。

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请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因实际情况而异。