Pytorch/Numpy：从单个矩阵中减去 N 个元素中的每一个，得到 N 个矩阵？答案

【问题标题】：Pytorch/Numpy: Subtract each of N elements from a single matrix, resulting in N matrices?Pytorch/Numpy：从单个矩阵中减去 N 个元素中的每一个，得到 N 个矩阵？
【发布时间】：2022-06-30 21:38:34
【问题描述】：

标题中的问题。有没有一种操作或方法可以在不循环的情况下进行广播？这是一个简单的列表理解示例：

image = torch.tensor([[6, 9], [8.7, 5.5]])
c = torch.tensor([5.7675, 8.8325])

# with list comprehension
desired_result = torch.stack([image - c_i for c_i in c])

# output:
tensor([[[ 0.2325,  3.2325],
         [ 2.9325, -0.2675]],

        [[-2.8325,  0.1675],
         [-0.1325, -3.3325]]])

我已经尝试过重塑“标量数组”，以各种方式获得所需的结果，但没有运气。

【问题讨论】：

标签： python numpy pytorch

【解决方案1】：

不确定torch 是否有outer：

- np.subtract.outer(c.numpy(), image.numpy() )

输出：

array([[[ 0.23250008,  3.2325    ],
        [ 2.9325    , -0.26749992]],

       [[-2.8325005 ,  0.16749954],
        [-0.13250065, -3.3325005 ]]], dtype=float32)

【讨论】：

是的torch.outer 确实存在，但对于多维输入不存在；(
谢谢你们。