将常量变量添加到 cuda.FloatTensor答案

【问题标题】：Add a constant variable to a cuda.FloatTensor将常量变量添加到 cuda.FloatTensor
【发布时间】：2018-04-26 16:45:35
【问题描述】：

我有两个问题：

1) 我想知道如何将大小为 1 的常量 torch.FloatTensor 添加/减去大小为 30 的 torch.FloatTensor 的所有元素。

2) 我如何将大小为 30 的 torch.FloatTensor 的每个元素乘以一个随机值（每个元素不同或不同）。

我的代码：

import torch
dtype = torch.cuda.FloatTensor 
def main():
     pop, xmax, xmin   = 30, 5, -5
     x                 = (xmax-xmin)*torch.rand(pop).type(dtype)+xmin
     y                 = torch.pow(x, 2)
     [miny, indexmin]  = y.min(0)
     gxbest            = x[indexmin] 
     pxbest            = x
     pybest            = y
     v = torch.rand(pop)
     vnext = torch.rand()*v + torch.rand()*(pxbest - x) + torch.rand()*(gxbest - x)

main()

最好的方法是什么？我想我应该如何将gxbest 转换为大小为 30 的torch.FloatTensor 但我该怎么做呢？我尝试创建一个向量：

Variable(torch.from_numpy(np.ones(pop)))*gxbest

但它没有工作。乘法也不起作用。

RuntimeError：张量大小不一致

感谢大家的帮助！

【问题讨论】：

标签： gpu pytorch

【解决方案1】：

1) 如何将大小为 1 的常量 torch.FloatTensor 添加/减去大小为 30 的 torch.FloatTensor 的所有元素？

您可以直接在 pytorch 0.2 中完成。

import torch

a = torch.randn(30)
b = torch.randn(1)
print(a-b)

如果由于尺寸不匹配而出现任何错误，您可以进行如下的小改动。

print(a-b.expand(a.size(0))) # to make both a and b tensor of same shape

2) 如何将大小为 30 的 torch.FloatTensor 的每个元素乘以一个随机值（每个元素不同或不同）？

在 pytorch 0.2 中，您也可以直接执行此操作。

import torch

a = torch.randn(30)
b = torch.randn(1)
print(a*b)

如果由于尺寸不匹配而出现错误，请执行以下操作。

print(a*b.expand(a.size(0)))

因此，在您的情况下，您可以简单地将 gxbest 张量的大小从 1 更改为 30，如下所示。

gxbest = gxbest.expand(30)

【讨论】：