广播机制：当2个张量形状不同时，会对两者的元素进行复制，使形状相同后再操作。

先来个简单的例子

代码1

import torch

a = torch.ones(3)  # 生成一个长度为3的全1张量，即 [1, 1, 1]
print(a)

b = a + 10  # 张量a中的每个元素都加10, 即 [1+10, 1+10, 1+10]，即10广播到[10, 10, 10]
print(b)

运行结果2

tensor([1., 1., 1.])
tensor([11., 11., 11.])

再来一个复杂点的例子

代码2

import torch

x = torch.tensor([[1, 2]])
y = torch.tensor([[1, 1], [1, 1]])
z = x + y  # x和y的形状不一样，但是可以广播。x广播到[[1, 2], [1, 2]]，y还是[[1, 1], [1, 1]]，然后相加
print(z)

运行结果2

tensor([[2, 3],
        [2, 3]])