在 ND4J 中使用广播答案

【问题标题】：Using broadcast in ND4J在 ND4J 中使用广播
【发布时间】：2017-07-07 15:18:10
【问题描述】：

我最近从 numpy 切换到 ND4J，但很难理解 ND4J 中的广播是如何工作的。

假设我有两个 ndarray，形状为 [3,2,4,5] 的 a 和形状为 [2,4,5] 的 b。我想按元素将它们加起来并将 b 广播到每个a[i] for i = 0 to 2。在 numpy 中，它可以通过 a + b 简单地完成，而在 ND4J 中，a.add(b) 会引发异常。我尝试了a.add(b.broadcast(3))，但仍然没有运气。

在 ND4J 中执行此操作的正确方法是什么？

【问题讨论】：

标签： numpy multidimensional-array nd4j

【解决方案1】：

目前我发现的唯一方法如下

var a = Nd4j.createUninitialized(Array(3,2,4,4))
var b = Nd4j.createUninitialized(Array(2,4,4))
b = b.reshape(1,32)
b = b.broadcast(3,32)
b = b.reshape(3, 2, 4, 4)
a.add(b)

如果有更好的方法，请告诉我

【讨论】：