在写代码计算梯度的过程中发现了一个以前忽略的点，numpy的广播机制。
在不同形状的矩阵进行对应元素的相加、相减、相乘、相除等操作时，numpy可以通过广播机制实现矩阵的自动扩展，从而实现矩阵运算。广播并不是任意进行的，主要有两种情况。
一种是数组的后缘维度相同，即这种情况：a1为（5,4），a2为（4，），a2会自动扩展成（5,4），或者a1为（5,4,3），a2为（5,4）或（3,），a2都会扩展成（5,4,3）。
另一种情况是存在长度为1的轴，例如：a1为（4,3），a2为（1，3），a2会自动扩展为（4,3），再或者a1为（5,4,3），a2为（1,4,3）或（5,1,3）或（5,4,1），a2均会分别沿0轴、1轴、2轴扩展成（5,4,3）。
所以通过numpy的广播机制，能够直接实现矩阵和向量的算数运算。
在写代码计算梯度的过程中发现了一个以前忽略的点，numpy的广播机制。 在不同形状的矩阵进行对应元素的相加、相减、...
来自我的个人博客，https://www.zhouwenzhen.top/post/86684361.html
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文章转载自：https://www.jianshu.com/p/550c90dfffa0 在使用Tensorflo...
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本文标题：numpy广播机制
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