python第48天打卡
知识点回顾：
- 随机张量的生成：torch.randn函数
- 卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）
- pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制
ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致
作业：自己多借助ai举几个例子帮助自己理解即可
1. 随机张量生成：torch.randn
import torch# 生成标准正态分布的随机张量
a = torch.randn(3) # 1维张量 (3个元素)
b = torch.randn(2, 3) # 2x3 矩阵
c = torch.randn(1, 2, 3) # 三维张量 (1x2x3)print(f"a: {a}\nshape: {a.shape}")
print(f"b:\n{b}\nshape: {b.shape}")
print(f"c:\n{c}\nshape: {c.shape}")2. 卷积/池化尺寸计算（补充）
import torch.nn as nn# 卷积层尺寸公式
def conv_size(H_in, W_in, kernel, stride=1, padding=0):H_out = (H_in + 2*padding - kernel) // stride + 1W_out = (W_in + 2*padding - kernel) // stride + 1return H_out, W_out# 示例：输入32x32图片，3x3卷积核
print("卷积输出尺寸:", conv_size(32, 32, kernel=3, padding=1)) # (32,32)3. 广播机制详解（重点示例）
规则总结：
-
从最右边维度开始对齐
-
维度兼容条件：相等 / 其中一个是1 / 其中一个不存在
-
缺失维度自动补1 示例1：基础广播（向量+标量）
v = torch.tensor([1, 2, 3]) # (3)
s = torch.tensor(10) # () -> 广播为(3)print(v + s) # tensor([11, 12, 13])示例2：矩阵+向量（自动补维度）
M = torch.ones(2, 3) # (2,3)
v = torch.tensor([1, 2, 3]) # (3) -> 广播为(1,3) -> (2,3)"""
计算过程：
M: [[1,1,1], v: [[1,2,3]] -> 广播后：[1,1,1]] [[1,2,3]]结果：[[2,3,4],[2,3,4]]
"""
print(M + v)示例3：三维广播（维度扩展）
A = torch.ones(3, 1, 2) # (3,1,2)
B = torch.tensor([[1, 2]]) # (1,2) -> 广播为(1,1,2) -> (3,1,2)"""
广播过程：
A: [[[1,1]], B: [[[1,2]]] -> 扩展为：[[1,1]], [[1,2]][[1,1]]] [[1,2]]
"""
print(A * B) # 逐元素乘法@浙大疏锦行