Pytorch/Numpy：從單個矩陣中減去 N 個元素中的每一個，得到 N 個矩陣？

Question

標題中的問題。 有沒有一種操作或方法可以在不循環的情況下進行廣播？ 這是一個帶有列表理解的簡單示例：

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]]])

我嘗試過重塑“標量數組”，以各種方式獲得所需的結果，但沒有運氣。

Answer 1

不確定torch是否有outer ：

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

輸出：

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

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

在 Torch 中，您可以展平兩個張量並重塑：

-(c[:,None] - image.ravel()).reshape(*c.shape, *image.shape)

輸出：

tensor([[[ 0.2325,  3.2325],
         [ 2.9325, -0.2675]],

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