PyTorchブロードキャストに失敗しました。 "Rules"に続きました

Question

私は、私を混乱させるPyTorchの例がいくつかありますが、それをクリアしたいと考えています。

最初に、PyTorchページごとに、私はこれらの例がnumpy同等物、すなわちtheseと同じように動作することを期待しています。最初の例は非常に直感的です。これらは、放送用互換性があります。

torch.Tensor([[1,2,3]])/torch.Tensor([1,2,3]) 
Out[5]: 

1 1 1 
[torch.FloatTensor of size 1x3] 
torch.Tensor([[1,2,3]])/torch.Tensor([1,2,3]) 
Out[6]: 

    1 1 1 
[torch.FloatTensor of size 1x3] 

torch.Tensor([[[1,2,3]]])/torch.Tensor([1,2,3]) 
Out[7]: 

(0 ,.,.) = 
    1 1 1 
[torch.FloatTensor of size 1x1x3] 

はしかし、これはnumpyの例の結果である：

torch.randn(256,256,3)/torch.Tensor([1,2,3]) 
Traceback (most recent call last): 

    File "<ipython-input-12-4c328d453e24>", line 1, in <module> 
    torch.randn(256,256,3)/torch.Tensor([1,2,3]) 

    File "/home/nick/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/tensor.py", line 313, in __div__ 
    return self.div(other) 

RuntimeError: inconsistent tensor size at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1501971235237/work/pytorch-0.1.12/torch/lib/TH/generic/THTensorMath.c:873 

Here is an excerpt which says this ought to work:

Image (3d array): 256 x 256 x 3 
Scale (1d array):    3 
Result (3d array): 256 x 256 x 3 

は、例えばこれらを取ります2つのテンソルは「broadca

1. 各テンソルには少なくとも1つの次元があります。
2. ディメンションサイズを反復するとき、後続ディメンションから開始して、ディメンションサイズはと等しくなければならず、そのうちの1つは1であるか、その1つは存在しません。

テンソルをnumpyに変換すると、算術演算は期待通りに機能します。

どうなりますか？私はドキュメントを誤解しましたか？そうであれば、同じ結果になる構文は何ですか？

Answer 1

正しいバージョンのpytorchを使用していることを確認してください。それは0.20でなければならない。これは、放送がピーター・タルトで導入された時である。

In[2]: import torch 
In[3]: torch.__version__ 

Out[3]: '0.2.0_4'