python - pytorch 计算成对差异 : Incorrect result in NumPy vs PyTorch and different PyTorch versions

Question

假设我有两个数组，我想计算两个相同形状的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，我用 pytorch 尝试过同样的事情，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. 我也试过从 pytorch 中解压，但它不起作用)。

Answer 1

问题的出现是因为使用了 PyTorch 0.1。如果使用 PyTorch 1.0.1，NumPy 的相同操作可以推广到 PyTorch，没有任何修改和问题。这是在 Colab 中运行的快照。

正如我们所见，我们确实得到了相同的结果。

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这里尝试重现您因获得错误结果而遇到的错误:

>>> 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广播还没有完全实现。基本上，张量提升为 3D，然后进行减法可以分两步实现，如(1.0.1 版本):

>>> 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

以上两个操作的结果通过按顺序 (t1_r1, t2_r1, t1_r2, t2_r2) 堆叠行放在一起，在每一行都是 2D 之后我们将得到形状 (2, 2, 3) 。

现在，尝试在 0.1 版本中执行上述两个步骤，它会抛出错误:

RuntimeError: inconsistent tensor size at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1501971235237/work/pytorch-0.1.12/torch/lib/TH/generic/THTensorMath.c:831