在 Torch 中给矩阵添加偏置

2016-2-6 2:58:54
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在 Torch 中，当我有一批输入时，如何为每个输入添加偏置向量？假设我有一个输入为 3 \ * 2 的矩阵（其中2表示类别数）

 A
 0.8191 0.2630
 0.5344 0.4537
 0.7380 0.5885

我想将偏置值添加到输出矩阵中的每个元素中：

BIAS:
0.6588 0.6525

我的最终输出应该是:

1.4779 0.9155
1.1931 1.1063
1.3967 1.2410

我是 Torch 的新手，正在理解语法。

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用户2857133
用户2857133

你可以将偏差(BIAS)扩展为与输入张量相同的维度：

expandedBias=torch.expand(BIAS,3,2)

得到：

th> expandedBias
0.6588  0.6525
0.6588  0.6525
0.6588  0.6525

之后你可以简单地将它们相加：

output=A+expandedBias

得到：

th> A+expandedBias
1.4779  0.9155
1.1931  1.1063
1.3967  1.2410
2016-02-05 23:13:23
用户8010568
用户8010568

如果您使用的是最新版本的torch，则甚至不需要展开偏差。

你可以直接编写。

output = A + bias

偏差矩阵将自动广播。有关广播的详细信息，请查阅文档。

https://pytorch.org/docs/stable/notes/broadcasting.html

2020-10-26 22:12:07

作者:

用户4040998

用户4040998
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