1. 关于pytorch中的数据操作的广播机制

在某些情况下，即使形状不同，我们仍然可以通过调用 广播机制（broadcasting mechanism）来执行按元素操作。 这种机制的工作方式如下：首先，通过适当复制元素来扩展一个或两个数组， 以便在转换之后，两个张量具有相同的形状。 其次，对生成的数组执行按元素操作。

Q:用其他形状（例如三维张量）替换广播机制中按元素操作的两个张量。结果是否与预期相同?

在这里，抓住“右对齐”来理解广播机制是非常有好处的，判断任意tensor间是否可以广播，只需按照以下步骤就绝对不会出错了：

将两操作对象的shape做右对齐
空缺的位置假想为1
比较同一位置处各操作对象的维数，若相同或有一个为1，则可以广播，否则无法广播
例如两个tensor的shape分别为(8, 1, 6, 5)和 (7, 1, 5)，那么是否可以广播呢？
做右对齐, 空缺的位置假想为1:
8, 1, 6, 5
1, 7, 1, 5
按照以上规则得出是可以广播的，操作结果的shape应为(8, 7, 6, 5)

又如：

右对齐后，分别是：
2 3 1
1 1 2

因此也能进行广播机制

而如下，
右对齐后分别是：
2 3 4
1 1 2

是不能进行广播机制的，最后一列没有1，也不相同，并且报错中也说明了在维度2中不match