pytorch 计算成对差异：NumPy 与 PyTorch 和不同 PyTorch 版本的结果不正确

Question

假设我有两个数组，并且我想计算两个相同形状矩阵的每两行之间的逐行差异，如下所示。这就是程序在 numpy 中的样子，我想在 pytorch 中复制同样的东西。

>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> b = np.array([[3,4,5],[5,3,2]])
>>> c = a[np.newaxis,:,:] - b[:,np.newaxis,:]
>>> print(c)
[[[-2 -2 -2]
  [ 1  1  1]]

 [[-4 -1  1]
  [-1  2  4]]]

顺便说一句，我使用 pytorch 尝试了同样的事情，但它不起作用。无论如何我们可以在pytorch中完成同样的事情

>>> import torch
>>> a = torch.from_numpy(a)
>>> b = torch.from_numpy(b)
>>> c1 = a[None,:,:]
>>> c2 = b[:,None,:]
>>> diff = c1 - c2
>>> print(diff.size())
torch.Size([1, 2, 3])

我实际上是在寻找torch.Size([2,2,3])。 （P.S. 我也尝试过从 pytorch 中解压，但它不起作用）。

Answer 1

问题是由于使用 PyTorch 0.1 而出现的。如果使用 PyTorch 1.0.1，NumPy 的相同操作可以推广到 PyTorch，无需任何修改和问题。这是在 Colab 中运行的快照。

如我们所见，我们确实得到了相同的结果。

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这里尝试重现您遇到的错误结果：

>>> t1 = torch.from_numpy(a)
>>> t2 = torch.from_numpy(b)
>>> t1[np.newaxis, ...] - t2[:, np.newaxis, ...]

(0 ,.,.) = 
 -2 -2 -2
 -1  2  4
[torch.LongTensor of size 1x2x3]

>>> torch.__version__
'0.1.12_1'

所以，请将您的 PyTorch 版本升级到 1.0.1！

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深入了解详情：

它在 PyTorch 0.1 版 中不起作用的主要原因是当时还没有完全实现广播。基本上，将张量提升为 3D，然后进行减法可以分两步实现，如（在 1.0.1 版本中）：

>>> t1[:1, ] - t2
>>> tensor([[-2, -2, -2],   # t1_r1
            [-4, -1,  1]])  # t1_r2

>>> t1[1:, ] - t2
>>> tensor([[ 1,  1,  1],   # t2_r1
            [-1,  2,  4]])  # t2_r2

上述两个操作的结果通过按顺序（t1_r1、t2_r1、t1_r2、t2_r2）堆叠行来组合在一起，在每一行是二维之后会给我们形状(2, 2, 3)。

现在，尝试在0.1版本中执行以上两个步骤，它会抛出错误：

RuntimeError：/opt/conda/conda-bld/pytorch_1501971235237/work/pytorch-0.1.12/torch/lib/TH/generic/THTensorMath.c:831 处的张量大小不一致

Answer 2

我使用最新版本的 Pytorch 1.0.1。这个解决方案对我有用：

a = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
b = torch.tensor([[3,4,5],[5,3,2]])
c = a.view(1, 2, 3) - b.view(2, 1, 3)
"""
tensor([[[-2, -2, -2],
         [ 1,  1,  1]],

        [[-4, -1,  1],
         [-1,  2,  4]]])
"""
c.size()
"""
torch.Size([2, 2, 3])
"""