蟒蛇：矢量化计算实施使用的迭代方法

因为你正在处理的三个尺寸 n, m， c (在小写，以避免含糊不清)，可以用以改变形状的所有你的张量来 (n, m, c)通过复制他们的价值超过缺少的层面(例如 M(m, c) 变得 M(n, m, c)).

但是，你可以跳过明确复制和使用广播，使它足以unsqueeze缺少的层面(例如 M(m, c) 变得 M(1, m, c).

鉴于这些考虑，矢量化的代码变得如下

cond = y.unsqueeze(2) == torch.arange(M.size(dim=1)).unsqueeze(0)
pos = ds.unsqueeze(2) * M.unsqueeze(1) * cond
neg = ds.unsqueeze(2) * M.unsqueeze(1).sum(dim=0, keepdim=True) * ~cond
grad += (pos - neg).sum(dim=0)

这里是一个小测试，以检查有效性的解决方案

import torch

n, m, c = 11, 5, 7

y = torch.randint(c, size=(n, 1))
ds = torch.rand(n, m)
M = torch.randint(2, size=(n, c))
grad = torch.rand(m, c)


def slow_grad(y, ds, M, grad):
    for i in range(M.size(dim=1)):
        for j in range(ds.size(dim=0)):
            if y[j] == i:
                grad[:,i] = grad[:,i] - (ds[j,:].T * sum(M[j,:]))
            else:
                if M[j,i] > 0:
                    grad[:,i] = grad[:,i] + ds[j,:].T
    return grad


def fast_grad(y, ds, M, grad):
    cond = y.unsqueeze(2) == torch.arange(M.size(dim=1)).unsqueeze(0)
    pos = ds.unsqueeze(2) * M.unsqueeze(1) * cond
    neg = ds.unsqueeze(2) * M.unsqueeze(1).sum(dim=0, keepdim=True) * ~cond
    grad += (pos - neg).sum(dim=0)
    return grad
  
# Assert equality of all elements function outputs, throws an exception if false
assert torch.all(slow_grad(y, ds, M, grad) == fast_grad(y, ds, M, grad))

觉得免费的测试在其他情况下！