PyTorch - Multiplication par élément entre une variable et un tenseur?

Question

Comment effectuer une multiplication par éléments avec une variable et un tenseur dans PyTorch? Avec deux tenseurs fonctionne bien. Avec une variable et un scalaire fonctionne bien. Mais lors d'une tentative d'effectuer une multiplication élément par élément avec une variable et tenseur je reçois:

XXXXXXXXXXX in mul 
    assert not torch.is_tensor(other) 
AssertionError 

Par exemple, lors de l'exécution de ce qui suit:

import torch 

x_tensor = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]) 
y_tensor = torch.Tensor([[5, 6], [7, 8]]) 

x_variable = torch.autograd.Variable(x_tensor) 

print(x_tensor * y_tensor) 
print(x_variable * 2) 
print(x_variable * y_tensor) 

je me attends les première et dernière déclarations d'impression à émission résultats similaires. Les deux premières multiplications fonctionnent comme prévu, avec l'erreur à venir dans le troisième. J'ai essayé les alias de * dans PyTorch (c'est-à-dire x_variable.mul(y_tensor), torch.mul(y_tensor, x_variable), etc.).

Il semble que la multiplication par éléments entre un tenseur et une variable ne soit pas supportée étant donné l'erreur et le code qui la produit. Est-ce correct? Ou y a-t-il quelque chose qui me manque? Je vous remercie!

Answer 1

Oui, vous avez raison. La multiplication par éléments (comme la plupart des autres opérations) n'est prise en charge que pour Tensor * Tensor ou Variable * Variable, mais et non pour Tensor * Variable. Pour effectuer la multiplication ci-dessus, enveloppez votre Tensor comme Variable qui ne nécessite pas de dégradé. Le surcoût supplémentaire est insignifiant.

y_variable = torch.autograd.Variable(y_tensor, requires_grad=False) 
x_variable * y_variable # returns Variable 

Mais de toute évidence, utilisez uniquement Variables cependant, si vous avez réellement besoin de différenciation automatique par un graphique. Sinon, vous pouvez simplement effectuer l'opération sur le Tensors directement comme vous l'avez fait dans votre question.